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A methodology for coffee price forecasting based on extreme learning machines

Information Processing in Agriculture 2022年第4期9卷 556-565页

作者： Carolina Deina Matheus Henrique do Amaral Prates Carlos Henrique Rodrigues Alves Marcella Scoczynski Ribeiro Martins Flavio Trojan sergio luiz stevan jr.hugo valadares siqueira Department of Production Engineering Federal University of Rio Grande do Sul90.035-190Brazil Department of Electronics Federal University of TechnologyParana 84017-220Brazil Graduate Program in Production Engineering Federal University of TechnologyParana 84017-220Brazil

This work introduces a methodology to estimate coffee prices based on the use of Extreme Learning *** process is initiated by identifying the presence of nonstationary components,like seasonality and *** components are withdrawn if they are ***,the temporal lags are selected based on the response of the Partial Autocorre-lation Function *** predictors,we address the following models:Exponential Smooth-ing(ES),Autoregressive(AR)and Autoregressive Integrated and Moving Average(ARIMA)models,Multilayer Perceptron(MLP)and Extreme Learning Machines(ELMs)neural *** computational results based on three error metrics and two coffee types(Ara-bica and Robusta)showed that the neural networks,especially the ELM,can reach higher performance levels than the other *** methodology,which presents preprocess-ing stages,lag selection,and use of ELM,is a novelty that contributes to the coffee prices forecasting field.

关键词： Coffee price forecasting Linear models Artificial neural networks Computational intelligence

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