基于融合影响因素PSO-Prophet模型的农产品价格预测

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摘要：为了提高价格预测的准确度，在Prophet模型中融入了消费者物价指数（CPI）和经济政策不确定性指数（EPU）等影响因素，并使用粒子群算法优化参数。利用国际大蒜贸易网中的日价格数据，将该方法应用于山东省大蒜的价格预测。结果表明，融合影响因素的PSO-Prophet模型大蒜价格预测结果的平均绝对误差（MAE）、平均绝对百分比误差（MAPE）和均方根误差（RMSE）比Prophet模型分别降低了82.88%、82.86%和77.49%。（剩余10223字）

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