华中农业大学学报

作者：李优柱，杨鸿宇，刘进思，付辉，陈顺杰

关键词：中药材; 价格指数; HP-LSTM-MLP; 预测模型; RNN; GRU; 中药材价格; 中药材产业

基金：国家社会科学基金项目（21BGL168）; 农业农村部、财政部国家中药材产业技术体系建设专项（CARS-21）;教育部人文社会科学研究项目 (20YJC790069)

以中药材天地网30种中药材价格指数为研究对象，使用 HP-LSTM-MLP混合预测模型对中药材单品种价格指数和综合价格指数进行预测，并与LSTM（long short term memory networks，长短期记忆网络）、RNN（recurrent neural network，循环神经网络）、GRU（gated recurrent unit，门控循环单元）等预测模型进行比较分析。研究结果表明，在RMSE和R2 score两个预测效果衡量指标中，HP-LSTM-MLP混合预测模型的RMSE为65.33，R2 score为0.99，皆优于其他3 种模型。采用HP-LSTM-MLP模型分别预测我国30种主要中药材综合价格指数以及单品种价格指数，结果显示，对中药材综合价格指数的预测结果平均相对误差为1.89%；对黄连、连翘和麦冬等单品种价格指数的预测结果的平均相对误差分别为3.36%、5.66%和3.22%，说明HP-LSTM-MLP模型泛化能力较好，对我国中药材价格指数预测具有一定的应用价值。

来源：2021年第6期

《华中农业大学学报》期刊编辑部

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