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23.10.2021 | Regular Paper

Prediction of national agricultural products wholesale price index in China using deep learning

Zeitschrift:
Progress in Artificial Intelligence
Autoren:
Miaomiao Ji, Peng Liu, Zhao Deng, Qiufeng Wu
Wichtige Hinweise

Publisher's Note

Springer Nature remains neutral with regard to jurisdictional claims in published maps and institutional affiliations.

Abstract

The national agricultural products wholesale price index (NPI), as a main statistical indicator to reflect and evaluate the states of agricultural products wholesale market in China, can help people keep better track of agricultural products wholesale price changes and regular pattern dynamically. However, the compilation task of NPI is complicated, difficult, labor-consuming and error-prone. Thus, a dual-stage attention-based recurrent neural network (DA-RNN) model is introduced in this work to build a deep learning model for predicting NPI based on the available average prices of major agricultural products. The root mean squared error (RMSE), mean absolute error (MAE) and mean absolute percentage error (MAPE) are used to evaluate the forecasting performance. Experimental results show that the DA-RNN model achieves the superior performance on various evaluation metrics (RMSE = 0.5892, MAE = 0.3604 and MAPE = 0.3091) compared with other deep learning methods.

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