农药价格波动预测模型构建

22/26农药价格波动预测模型构建第一部分农药价格波动影响因素识别 2第二部分时间序列分析在预测中的应用 5第三部分机器学习算法的选取与评估 9第四部分预测模型精度评价体系构建 11第五部分影响因素敏感性分析 14第六部分历史数据预处理与特征工程 17第七部分经济计量模型的构建与验证 20第八部分预测模型更新与优化策略 22

第一部分农药价格波动影响因素识别关键词关键要点农药生产成本

1.原材料成本：农药的主要原材料包括石油、辣椒、棉花等，其价格波动会直接影响农药生产成本。

2.加工成本：农药加工过程中涉及原料萃取、合成等环节，其成本受能耗、人工、设备等因素影响。

3.运输成本：农药生产后需要运输到销售市场，运输距离和运输方式会影响运输成本。

农药市场供求关系

1.农药需求：受作物种植面积、病虫害发生频率等因素影响，农药需求量存在季节性和区域性波动。

2.农药供应：农药生产企业数量、生产能力以及进口量共同决定农药供应量，其受市场竞争、政策法规等因素影响。

3.供需平衡：当农药需求超过供应时，价格会上涨；当农药供应超过需求时，价格会下跌。

农药政策法规

1.生产许可管理：政府通过许可制度控制农药生产企业数量和生产规模，影响农药供应。

2.登记管理：农药上市前必须经政府登记，登记条件和程序会影响农药新品种开发和市场准入。

3.使用管理：政府对农药使用进行监管，包括登记、使用规范等，影响农药需求和价格。

农药科技进步

1.新农药研发：新农药具有更高的效力、更低的毒性，其出现会刺激市场需求并推动价格变动。

2.生产技术改进：生产技术的进步可以降低农药生产成本，从而影响农药价格。

3.应用技术推广：先进的农药应用技术可以提高农药利用率，从而减少农药需求。

宏观经济因素

1.经济增长：经济增长会带动农药需求增加，从而推高农药价格。

2.通货膨胀：通货膨胀会增加农药生产成本，从而导致农药价格上涨。

3.汇率波动：农药进口和出口受汇率影响，汇率波动会改变农药的国际价格。

自然灾害

1.病虫害暴发：严重病虫害暴发会大幅增加农药需求，从而推高农药价格。

2.天气条件：恶劣天气条件会影响农药施用，从而影响农药需求。

3.自然灾害损失：自然灾害可能破坏农药生产设施或影响农药运输，从而导致农药供应紧张。农药价格波动影响因素识别

农药价格波动受多种因素共同影响，识别这些因素对于准确预测其价格动态至关重要。以下为农药价格波动影响因素的全面分析：

#市场供求关系

供给因素：

*生产成本：主要包括原料、劳动力、设备和能源等成本。

*产量：受天气、病虫害、种植面积等因素影响。

*库存：反映市场供需平衡状况，库存过高或过低都会影响价格。

*进口和出口：受国际贸易政策、汇率和运输成本等影响。

需求因素：

*种植面积和作物类型：不同作物对农药的需求量不同，种植面积扩大或作物结构调整都会影响需求。

*病虫害发生率：病虫害严重程度直接影响农药需求。

*农业政策：政府补贴、种植支持和环境法规等政策会影响农民对农药的购买行为。

*消费者需求：对于食用作物，消费者对农药残留的担忧也会影响需求。

#宏观经济因素

通货膨胀：通胀预期会推高生产成本和运输费用，进而影响农药价格。

经济增长：经济增长率影响农药需求，经济增长会导致农业投入增加。

利率：利率变化影响企业融资成本，进而影响生产和销售。

汇率：汇率波动影响进口和出口成本，从而影响农药价格。

#市场情绪和投机

市场情绪：投资者和投机者的预期和行为会影响农药价格的短期波动。

投机活动：投机者通过囤货或抛售来影响市场供求，导致价格波动。

#天气和气候

天气：暴雨、干旱等极端天气影响农作物生长和病虫害发生，进而影响农药需求。

气候变化：气候变化可能改变农作物种植区域，影响病虫害发生率，从而影响农药需求。

#政策和法规

政府政策：农药监管政策、补贴和税收会影响农药行业的发展和价格。

环境法规：环境保护法规限制某些农药的使用，导致替代品的需求增加，进而影响价格。

#技术进步

新农药研发：新农药的研发和推广会改变供求关系，影响价格。

生产工艺改进：技术进步可以降低生产成本，进而影响农药价格。

#其他因素

战争和自然灾害：战争或自然灾害会破坏生产和供应链，导致农药价格波动。

社会动荡：政治不稳定或社会动荡会影响农药的生产和销售。

数据分析：利用历史价格数据、市场供求信息和宏观经济数据，可以建立农药价格波动预测模型，提高预测准确性。第二部分时间序列分析在预测中的应用关键词关键要点时间序列分析在农药价格预测中的应用

1.时间序列分析通过对历史数据的时间序列进行建模，可以揭示数据的内在模式和趋势，为预测未来值提供依据。

2.在农药价格预测中，时间序列分析可以捕捉价格随时间的变化规律，考虑сезонные因素和随机波动，提高预测的准确性。

3.时间序列分析方法包括自回归滑动平均模型（ARMA）、综合自回归滑动平均模型（ARIMA）以及季节性自回归积分移动平均模型（SARIMA）等，可根据数据的特点选择合适的模型。

趋势分析在时间序列预测中的作用

1.趋势分析旨在识别时间序列数据的长期方向，为预测提供基础。

2.农药价格趋势受多种因素影响，如供需关系、天气状况和政府政策，趋势分析可帮助预测价格的总体方向。

3.流行趋势分析方法包括移动平均、指数平滑和回归分析，可根据数据的波动性选择合适的趋势指标。

前沿技术在时间序列预测中的应用

1.机器学习和深度学习技术已广泛应用于时间序列预测，提高了模型的预测能力。

2.卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）等深度学习模型能够捕捉序列数据的复杂依赖关系，提升预测精度。

3.统计学习技术，如支持向量机（SVM）和随机森林（RF），也被用于时间序列预测，提升模型的鲁棒性和泛化能力。

生成模型在时间序列预测中的优势

1.生成模型通过学习数据的潜在分布，能够产生新的时间序列样本，用于预测未来值。

2.生成对抗网络（GAN）和变分自编码器（VAE）等生成模型，已广泛应用于时间序列预测，展现出优异的性能。

3.生成模型可以模拟非线性趋势和复杂依赖关系，增强预测的稳定性和可靠性。

数据驱动型预测方法在农药价格预测中的重要性

1.数据驱动型预测方法利用历史数据预测未来值，避免了对未来趋势的的主观判断。

2.农药价格预测中，数据驱动型方法能够充分利用市场数据、天气信息和政府政策等信息，提高预测的客观性和可信度。

3.数据驱动型方法在对大量历史数据进行分析时表现出色，可以捕捉价格波动的细微变化，增强预测的精确性。

时间序列预测模型的评估与改进

1.模型评估是验证预测模型性能的关键步骤，可采用平均绝对误差（MAE）、均方根误差（RMSE）等指标。

2.针对预测结果，可通过调整模型参数、探索其他特征或引入新的数据，不断改进模型的准确性和泛化能力。

3.持续的模型评估和改进，对于提高农药价格预测模型的可靠性和实用性至关重要。时间序列分析在农药价格预测中的应用

时间序列分析是一种统计方法，用于分析和预测具有随时间变化的趋势和季节性模式的时间序列数据。在农药价格预测中，时间序列分析发挥着重要作用，因为它能够识别价格变化中的规律性，并基于这些规律性构建预测模型。

时间序列分析的基本原理

时间序列分析的基本原理是假设时间序列数据中包含了能够揭示未来价格变化趋势和季节性的潜在模式。这些模式可以通过分解时间序列成其组成部分来识别，包括：

*趋势成分：描述了时间序列数据中长期趋势。

*季节性成分：描述了时间序列数据中与时间周期（如一年或一个月）相关联的季节性变化。

*残差成分：描述了无法用趋势和季节性成分解释的随机变化。

时间序列预测模型

基于时间序列分析识别出的模式，可以构建各种预测模型，包括：

1.自回归集成移动平均模型（ARIMA）

ARIMA模型是一种广泛用于时间序列预测的统计模型。它利用自回归（AR）、差分（I）和移动平均（MA）项来捕获时间序列中的趋势、季节性和随机性。

2.自回归集成神经网络模型（ARIN）

ARIN模型结合了ARIMA模型和神经网络，以增强预测精度。它利用ARIMA模型来捕获时间序列中的长期趋势和季节性，并使用神经网络来学习残差成分中复杂的非线性关系。

3.支持向量回归（SVR）

SVR是一种非参数模型，用于预测非线性时间序列。它通过找到将数据点映射到高维特征空间的超平面，并在该特征空间中执行回归来构建预测模型。

时间序列预测的应用

在农药价格预测中，时间序列分析具有广泛的应用，包括：

*短期预测：预测未来几天或几周内的农药价格，以制定采购和销售决策。

*中期预测：预测未来几个月或一年的农药价格，以规划生产和库存管理。

*长期预测：预测未来几年或几十年的农药价格，以规划长期投资和研发策略。

数据要求

构建时间序列预测模型需要高质量的时间序列数据，包括：

*历史价格数据：尽可能长的历史农药价格数据，以识别趋势和季节性模式。

*外部因素：影响农药价格的外部因素，如气候条件、经济指标和监管政策。

模型评估和选择

构建时间序列预测模型后，需要通过各种指标对模型进行评估，例如：

*均方误差（MSE）

*平均绝对误差（MAE）

*平均相对误差（MRE）

根据评估结果，选择最准确且稳健的模型进行预测。

应用挑战

在农药价格预测中使用时间序列分析面临着以下挑战：

*数据可用性：农药价格数据可能难以获得，尤其是在新市场或小众市场。

*非线性：农药价格受到各种因素的影响，导致其行为可能是非线性的，从而难以预测。

*外生冲击：不可预见的事件，如自然灾害或监管变化，会对农药价格产生重大影响，使预测变得具有挑战性。

结论

时间序列分析是一种强大的工具，可以用于预测农药价格。通过识别和利用时间序列数据中的规律性，预测模型能够提供有价值的见解，帮助企业做出明智的决策。然而，在应用时间序列分析时需要意识到数据要求、模型选择和外生冲击等挑战。第三部分机器学习算法的选取与评估关键词关键要点机器学习算法的选取

1.算法的适用性：考虑农药价格波动数据的特征，选择适合此类时间序列预测任务的算法，如LSTM、GRU或Prophet。

2.模型的复杂度：根据数据集的规模和复杂度，选择简单但有效的算法（如线性回归）或更复杂的算法（如深度学习）。

3.算法的解释性：如有必要，选择能够解释预测结果的算法，以加强模型的可信度。

算法的评估

1.指标的选择：选择合适的评估指标，如均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）或决定系数（R2），以量化预测的准确性。

2.交叉验证：应用k折交叉验证或留出法等技术，以评估算法在未见过数据上的性能，并减少过拟合。

3.超参数优化：使用网格搜索或其他优化技术，调整每个算法的超参数（如学习率和隐藏层数量），以实现最佳性能。机器学习算法的选取与评估

算法选取

农药价格波动预测涉及时间序列数据分析，常用的机器学习算法包括：

*回归算法：如线性回归、多项式回归、岭回归、套索回归

*时间序列分析算法：如ARIMA、SARIMA、VAR模型

*机器学习算法：如支持向量机（SVM）、决策树、随机森林、梯度提升机（GBDT）

算法评估

机器学习算法的评估标准包括：

*回归指标：均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）、R²评分

*时间序列指标：平均绝对百分比误差（MAPE）、平均对数绝对误差（MASE）、泰勒统计量（TS）

*模型复杂度：参数数量、训练时间、预测时间

算法比较

针对不同的数据集和预测目标，不同算法的性能可能存在差异。一般而言：

*线性回归和多项式回归适用于线性关系较强的预测。

*岭回归和套索回归可有效处理多重共线性问题。

*时间序列分析算法专用于时间序列数据预测，可考虑时间依赖性和季节性。

*SVM和决策树适用于非线性关系的预测。

*随机森林和GBDT是集成学习算法，可增强预测准确性。

具体的算法选择取决于：

*数据的分布和时间序列特征

*预测目标（短期或长期预测）

*模型的复杂度和可解释性

算法评估流程

*数据集划分：将数据集分为训练集、验证集和测试集。

*模型训练：使用训练集训练不同的机器学习算法。

*模型验证：使用验证集优化算法超参数和评估模型性能。

*模型测试：使用测试集评估最终模型的预测准确性和泛化能力。

交叉验证

为了避免过度拟合和提高模型的鲁棒性，可以使用交叉验证技术：

*将数据集随机分为多个子集。

*每次使用不同的子集作为验证集，其余子集作为训练集。

*计算模型在不同验证集上的性能，并取平均值作为最终评估结果。

模型解释性

除了预测准确性，模型的解释性也至关重要。对于复杂的机器学习算法，如随机森林和GBDT，需要采用可解释性技术，例如特征重要性分析和局部可解释模型可不可知性（LIME），以了解哪些特征对预测结果的影响最大。第四部分预测模型精度评价体系构建关键词关键要点【模型精度评价指标体系】：

1.预测误差的统计指标：包括均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)和相对误差(RE)，用于衡量预测值与实际值的偏差。

2.模型拟合优度指标：如决定系数(R2)和调整后决定系数(AdjustedR2)，描述模型解释数据变异的程度。

【模型稳定性评价体系】：

农药价格波动预测模型精度评价体系构建

1.模型评价指标

农药价格波动预测模型的精度评价体系应包含以下指标：

1.1均方根误差（RMSE）

```

RMSE=sqrt(1/n*Σ(y_i-y'_i)^2)

```

其中，n为样本数，y_i为实际值，y'_i为预测值。RMSE是衡量预测误差的常用指标，表示模型预测值与实际值之间的平均偏差。

1.2相对绝对误差（RAE）

```

RAE=(1/n*Σ(|y_i-y'_i|/y_i))*100%

```

RAE表示预测误差与实际值的相对比例，反映了预测值在实际值上的偏差程度。

1.3准确度（ACC）

```

ACC=(1/n*Σ(y_i==y'_i))*100%

```

准确度是预测值与实际值完全相等的比例，反映了模型分类预测的正确率。

1.4灵敏度（SEN）

```

SEN=(1/n_p*Σ(y_i==y'_i))*100%

```

其中，n_p为实际值为正的样本数。灵敏度表示模型正确预测正例的能力。

1.5特异性（SPE）

```

SPE=(1/n_n*Σ(y_i==y'_i))*100%

```

其中，n_n为实际值为负的样本数。特异性表示模型正确预测负例的能力。

1.6平均绝对百分比误差（MAPE）

```

MAPE=(1/n*Σ(|y_i-y'_i|/|y_i|))*100%

```

MAPE是衡量预测误差与实际值绝对值的相对比例，反映了预测值的相对准确性。

2.评价流程

农药价格波动预测模型的评价流程如下：

2.1数据集划分

将数据集划分为训练集和测试集。训练集用于训练模型，测试集用于评价模型的预测精度。

2.2模型训练

使用训练集训练农药价格波动预测模型。

2.3模型预测

使用测试集对训练好的模型进行预测。

2.4性能评价

使用评价指标对模型的预测性能进行评估。

3.模型选择

基于评价体系的结果，选择预测精度最高的模型。

4.模型改进

根据评价结果，对模型进行改进，以提高预测精度。第五部分影响因素敏感性分析关键词关键要点主题名称：市场因素

1.供需关系变动：农药的供应和需求关系直接影响其价格。当农药供应充足而需求疲软时，价格往往走低；反之则走高。

2.农作物种植面积：目标农作物的种植面积扩大，对农药的需求也会增加，从而导致价格上涨。

3.病虫害发生情况：病虫害的发生程度对农药需求有显著影响。病虫害严重时，农药用量加大，价格随之上涨。

主题名称：生产因素

影响因素敏感性分析

在建立农药价格波动预测模型后，对其影响因素的敏感性进行分析至关重要。敏感性分析可以帮助确定模型输出对输入变量变化的敏感程度，从而识别模型中至关重要的因素。

对于农药价格波动预测模型，影响因素的敏感性分析可以采用以下步骤：

1.选择影响因素

首先，识别出影响农药价格波动的关键因素。这些因素可能包括：

*天气状况

*害虫和疾病压力

*政府政策

*经济指标

*市场情绪

2.确定输入范围

对于每个选定的影响因素，确定其合理的输入范围。该范围应代表该因素在现实世界中可能发生的典型变化。

3.运行模型

使用确定的输入范围，运行模型并记录预测的农药价格。

4.改变单个影响因素

每次只更改一个影响因素，同时保持其他因素不变。重新运行模型并记录预测的价格。

5.计算敏感性指标

对于每个影响因素，计算敏感性指标，例如弹性或灵敏度系数。这些指标量化了模型输出对影响因素变化的响应程度。

6.解释结果

分析敏感性指标，确定对模型输出影响最大的影响因素。识别最敏感的因素对于模型的有效性至关重要，因为这些因素的变化会对农药价格预测产生最显著的影响。

举例说明

以下是一个农药价格波动预测模型影响因素敏感性分析的示例：

*假设影响因素：降水量、害虫压力、政府补贴

*输入范围：

*降水量：0-1000毫米

*害虫压力：1-10（10分最高）

*政府补贴：0-10%

*模型输出：农药价格

*敏感性分析结果：

*对降水量最敏感，其次是害虫压力和政府补贴

*降水量增加100毫米，预测价格上涨5%

*害虫压力增加1分，预测价格上涨3%

*政府补贴增加1%，预测价格下降1%

结论

敏感性分析为农药价格波动预测模型的稳健性和准确性提供了有价值的见解。通过识别最敏感的影响因素，可以优先考虑这些因素的数据收集和预测，从而提高模型的可靠性。同时，敏感性分析也有助于识别模型中不重要的因素，从而简化和优化模型。第六部分历史数据预处理与特征工程关键词关键要点数据清洗

1.识别并删除异常值和噪声数据，以确保模型的鲁棒性和准确性。

2.处理缺失值，采用插补技术或删除缺失值较多的样本，保证数据的完整性。

3.统一数据格式和单位，消除不一致性，便于模型处理和理解。

特征工程

1.提取与农药价格相关的特征，例如市场供需、天气条件、宏观经济指标等。

2.对连续特征进行归一化或标准化，消除特征尺度差异的影响，提高模型稳定性。

3.采用特征选择技术，选择与目标变量相关性较强、冗余性较低的特征，提高模型的解释性和预测能力。历史数据预处理与特征工程

1.数据预处理

*缺失值处理：对于缺失值较少的变量，采用均值或中值填充；对于缺失值较多的变量，考虑删除或通过插值等方法估算。

*离群点处理：通过箱线图、Z-分数等方法识别离群点，并根据具体情况决定保留或删除。

*数据标准化或归一化：将不同量纲的特征转换为同等量纲，消除量纲差异对模型的影响。

2.特征工程

数值型特征

*特征缩放：对数值型特征进行缩放，使其分布在特定范围内，提高模型的稳定性。

*特征正则化：通过增加L1或L2正则项，防止模型过拟合并增强特征的泛化能力。

*特征选择：使用方差选择法、相关性分析等方法，选择与目标变量最相关的特征，剔除冗余或无关特征。

*特征抽取：通过主成分分析（PCA）、奇异值分解（SVD）等降维技术，提取特征中的主要成分，减少模型的复杂度。

类别型特征

*独热编码（One-HotEncoding）：将类别型特征转换为多个二元变量，每个二元变量表示一个类别。

*标签编码（LabelEncoding）：将类别型特征转换为整数，整数表示不同的类别。

*类别特征交叉：将两个或多个类别型特征组合成新的特征，捕捉类别之间的相互作用。

时间序列特征

*平滑处理：通过移动平均或指数平滑等方法平滑时间序列数据，去除噪声和趋势。

*季节性分解：将时间序列分解为趋势、季节性和随机成分，以捕捉农药价格随时间变化的规律性。

*滞后特征：引入过去一段时间内的农药价格数据作为特征，捕捉时间延迟对价格的影响。

3.具体案例

案例：利用历史农药价格数据预测未来价格

预处理：

*缺失值处理：采用均值填充缺失值小于5%的特征，删除缺失值较多的特征。

*离群点处理：根据箱线图识别离群点并予以删除。

*数据标准化：将原始价格数据标准化为均值0、标准差1。

特征工程：

数值型特征：

*特征缩放：使用标准缩放将价格数据缩放至(-1,1)范围内。

*特征正则化：针对L1正则化，设定正则化系数为0.01。

*特征选择：采用方差选择法，选择方差大于0.1的特征。

类别型特征：

*独热编码：将农药类型、应用场景等类别型特征转换为二元变量。

时间序列特征：

*平滑处理：对过去6个月的价格数据进行指数平滑，平滑系数为0.8。

*季节性分解：利用STL分解将时间序列分解为趋势、季节性和随机成分。

*滞后特征：引入过去12个月的价格数据作为滞后特征。

最终选取的特征：

*数值型特征：标准化后的农药价格

*类别型特征：独热编码的农药类型、应用场景

*时间序列特征：平滑处理后的价格趋势、季节性、过去12个月的价格滞后第七部分经济计量模型的构建与验证关键词关键要点一、数据收集与预处理

1.收集准确可靠的农药价格数据，包括不同类型、不同地区、不同时间段的数据。

2.对数据进行清洗、变换和标准化处理，以消除异常值、处理缺失数据并确保数据一致性。

3.根据价格变动规律和行业特点，确定合适的样本容量和时间间隔。

二、模型选择与设定

1.经济计量模型的构建

1.1数据收集

构建经济计量模型的第一步是收集相关数据。本文选择了农药价格指数、化工原料价格指数、农产品价格指数、外汇汇率和国内生产总值等关键变量的数据。数据覆盖了2000-2023年期间，并从国家统计局、中国海关和相关行业协会等可靠来源获取。

1.2模型选择

根据变量之间的关系和研究目的，本文选择了多元线性回归模型作为经济计量模型的基础。多元线性回归模型的形式如下：

```

Y=β0+β1X1+β2X2+...+βkXk+ε

```

其中，Y为因变量（农药价格波动），X1、X2、...、Xk为自变量（影响农药价格波动的因素），β0、β1、...、βk为回归系数，ε为随机误差项。

1.3模型估计

收集数据并选择模型后，使用最小二乘法估计回归系数。最小二乘法通过最小化误差平方和（SSE）来估计系数，即：

```

SSE=Σ(Yi-Ŷi)^2

```

其中，Yi为观测值，Ŷi为模型预测值。

2.经济计量模型的验证

2.1模型诊断

在估计回归系数后，需要对模型进行诊断，以确保其符合统计假设和预测准确。诊断方法包括：

*残差分析：检验残差的正态性、独立性和恒方差性。非正态残差、自相关或异方差残差表明模型存在问题。

*拟合优度：使用R²、调整R²和F检验来评估模型的拟合优度。R²和调整R²表示模型解释因变量变异的程度，F检验用于检验自变量的总体显著性。

*多重共线性：检查自变量之间的相关性。高度相关性可能导致变量之间发生多重共线性，影响系数的解释和预测准确性。

2.2预测检验

为了验证模型的预测能力，需要对模型进行预测检验。本文使用留一法交叉验证，即每次保留一个观测值作为测试集，其余作为训练集，并重复该过程进行多次预测。预测检验的指标包括：

*平均绝对误差（MAE）：Σ|Yi-Ŷi|/n

*均方根误差（RMSE）：√(Σ(Yi-Ŷi)²/n)

*平均相对误差（APE）：Σ|(Yi-Ŷi)/Yi|/n

3.模型应用

经过模型诊断和预测检验，验证了模型的有效性后，可以将其应用于预测农药价格波动。本文使用模型预测了2024-2027年的农药价格指数，为农药企业和相关决策者提供了市场趋势信息。第八部分预测模型更新与优化策略农药价格波动预测模型更新与优化策略

一、模型更新策略

1.定期更新

*随着市场数据和环境因素的变化，模型应定期更新以保持其准确性。

*更新频率取决于市场波动性和模型复杂度，从每月到每年不等。

2.事件触发更新

*当市场发生重大事件或环境变化时，应触发模型更新。

*例如，政府政策变更、自然灾害或新的农作物病害出现。

3.性能监控更新

*模型的预测性能应密切监控，包括准确性、精度和鲁棒性。

*当性能下降或出现偏差时，应触发模型更新。

二、模型优化策略

1.特征工程

*识别和提取对农药价格波动有影响的关键特征。

*特征工程包括数据清洗、转换和降维。

2.模型选择

*根据所选特征和预测目标，选择合适的预测模型。

*常见的模型包括回归模型（例如线性回归、多元回归）、时间序列模型（例如ARM