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Integrated Feature Selection of ARIMA with Computational Intelligence Approaches for Food Crop Price PredictionSelección integrada de características de ARIMA con enfoques de inteligencia computacional para la predicción de precios de cultivos alimentarios.

Resumen

Debido al cambio climático global, la falta de tierras cultivables y al rápido crecimiento de la población, los suministros de tres cultivos alimentarios principales (es decir, arroz, trigo y maíz) han estado disminuyendo gradualmente a nivel mundial. El rápido aumento en la demanda de alimentos ha contribuido a un continuo incremento en los precios de los alimentos, lo que amenaza directamente la vida de más de 800 millones de personas en todo el mundo que se informa que sufren de desnutrición crónica. En consecuencia, la predicción de precios de cultivos alimentarios ha atraído considerable atención en los últimos años. Los modelos integrados de pronóstico recientes han desarrollado varios métodos de selección de características (FSMs, por sus siglas en inglés) para capturar menos, pero más importantes, variables explicativas. Sin embargo, un problema importante es que los valores futuros de estas variables explicativas importantes no están disponibles. Por lo tanto, las predicciones basadas en estas variables no son realmente posibles. Dado que un modelo autoregresivo integrado de media móvil (ARIMA)

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