文章摘要:近年来,我国中药材价格多次出现剧烈波动,其波动频率高、幅度大,影响到了中药材产业的健康发展,及时准确地预测中药材市场价格和价格指数对我国中药材市场平稳运行和良性发展意义重大。本研究以中药材天地网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R_score²两个预测效果衡量指标中,HP-LSTM-MLP混合预测模型的RMSE为65.33,R_score²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。

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