立足于我國農(nóng)產(chǎn)品價格波動日漸復雜的客觀事實及對農(nóng)產(chǎn)品價格波動幅度和趨勢精準預測的現(xiàn)實需求，本書以數(shù)據(jù)驅動思想為指導，對分解集成預測方法論的三個研究步驟進行改進與完善。首先，針對時序分解，提出一種具有數(shù)據(jù)自適應性的改進經(jīng)驗模態(tài)類分解算法，解決端點效應及模態(tài)混淆問題；其次，針對單項預測，設計一種以時間序列統(tǒng)計特征為依據(jù)的預測模型自適應選擇分類器，解決預測模型選擇的主觀性問題；再次，針對集成子集選擇，設計一種以單項預測結果蘊含的信息量為依據(jù)的**子集篩選算法，完善**子集選擇的理論依據(jù)；最后，針對集成預測的多樣性，提出了融合網(wǎng)絡搜索數(shù)據(jù)及多時間尺度數(shù)據(jù)的集成預測策略，豐富集成預測的數(shù)據(jù)來源。

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