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作者：李博;廖梦洁;张健;
单位：扬州大学商学院;北京工业大学经济管理学院;绿色发展大数据决策北京市重点实验室;
摘要：为提高单一模型的预测精度，文章提出基于组合残差修正的优化神经网络预测方法。首先，基于麻雀搜索算法对神经网络参数进行优化，以避免预测精度降低；其次，引入IOWA算子求解神经网络模型的加权向量，以避免单一预测模型预测精度在不同时点时高时低；最后，对回声状态网络模型预测结果进行修正。为验证模型的有效性，以北京市猪肉月度价格为例进行实证分析，并与9个单一预测模型进行对比。结果表明：相较于其他单一预测模型，所提模型的预测精度更高，可以对其他类似特征的农产品价格进行准确预测。
关键词：IOWA算子;;神经网络;;麻雀搜索算法;;残差修正
基金资助：北京市博士后工作经费资助项目（2024-zz-062）;; 扬州大学高层次人才科研启动项目（137013600）
