第３２卷第１期运筹与管理Ｖｏｌ．３２，Ｎｏ．１２０２３年１月ＯＰＥＲＡＴＩＯＮＳＲＥＳＥＡＲＣＨＡＮＤＭＡＮＡＧＥＭＥＮＴＳＣＩＥＮＣＥＪａｎ．２０２３收稿日期：２０２０⁃１２⁃０１基金项目：国家自然科学基金资助项目（７１９７１０８９，７２００１０８３）；广东省基础与应用基础研究基金资助项目（２０２２Ａ１５１５０１１６１２）作者简介：张大斌（１９６９⁃），男，湖北潜江人，教授，博士，研究方向：预测与决策；曾莉玲（１９９７⁃），女，广东龙川人，博士研究生，研究方向：预测与决策；凌立文（１９８３⁃），通讯作者，女，广东广州人，副教授，博士，研究方向：预测与决策。基于ＶＭＤ⁃ＥＬＭ的农产品期货价格分解集成预测模型张大斌，曾莉玲，凌立文（华南农业大学数学与信息学院，广东广州５１０６４２）摘要：为了捕捉农产品市场期货价格波动的复杂特征，进一步提高其预测精度，基于分解集成的思想，构建包含变分模态分解（ＶＭＤ）和极限学习机（ＥＬＭ）的分解集成预测模型。首先，利用ＶＭＤ分解的自适应性和非递归性，选择ＶＭＤ将复杂时间序列分解成多个模态分量（ＩＭＦ）。其次，针对ＶＭＤ分解关键参数模态数Ｋ的选取难题，提出基于最小模糊熵准则寻找最优Ｋ值的方法，有效避免模态混淆和端点效应问题，从而提升ＶＭＤ的分解能力。最后，利用ＥＬＭ强大的学习能力和泛化能力，对ＶＭＤ分解得到的不同尺度子序列进行预测，集成得到最终预测结果。以ＣＢＯＴ交易所稻谷、小麦、豆粕期货价格作为研究对象，实证结果表明，该分解集成预测模型在预测精度和方向性指标上，显著优于单预测模型和其它分解集成预测模型，为农产品期货价格预测提供了一种新途径。关键词：变分模态分解；极限学习机；分解集成；农产品期货价格；预测中图分类号：Ｆ３２３．７；Ｆ２２４文章标识码：Ａ文章编号：１００７⁃３２２１（２０２３）０１⁃０１２７⁃０７ｄｏｉ：１０．１２００５／ｏｒｍｓ．２０２３．００２１ＡｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌＦｕｔｕｒｅｓＰｒｉｃｅＰｒｅｄｉｃｔｉｏｎＢａｓｅｄｏｎｔｈｅＶＭＤ⁃ＥＬＭＤｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎａｎｄＥｎｓｅｍｂｌｅＭｏｄｅｌＺＨＡＮＧＤａｂｉｎ，ＺＥＮＧＬｉｌｉｎｇ，ＬＩＮＧＬｉｗｅｎ（ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＭａｔｈｅｍａｔｉｃｓａｎｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ，ＳｏｕｔｈＣｈｉｎａＡｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｇｕａｎｇｚｈｏｕ...
