基于三重分解损失函数(TDLoss)的马铃薯价格精准稳健预测研究

为解决马铃薯价格非平稳性、趋势突变及复杂季节性波动带来的预测难题，来自未知机构的研究人员创新性提出三重分解损失函数(TDLoss)。该研究通过联合学习趋势演化、短期变化和频域模式三大维度，采用可移动平均平滑、方向误差公式和频谱对齐机制，实现了神经网络在农业市场价格预测中的结构感知能力。实验证明TDLoss能显著提升多区域马铃薯价格数据集在不同模型和预测周期下的准确性与鲁棒性。

　　

马铃薯价格预测领域长期面临非平稳性(non-stationarity)、趋势突变(abrupt trend shifts)和复杂季节性波动(seasonal fluctuations)三重挑战。传统时间序列模型依赖均方误差(MSE)等点状损失函数，难以捕捉农业市场预测所需的结构动态特征。

针对这一瓶颈，研究者开发了创新型三重分解损失函数TDLoss，其创新性体现在：

1）通过平滑移动平均(smoothed moving average)强化长期趋势一致性

2）采用方向误差公式(directional error formulation)精准指导短期变化幅度预测

3）引入频谱对齐机制(spectral alignment mechanism)保持周期结构完整性

该损失函数通过可学习权重方案(learnable weighting scheme)动态整合三大组件，使模型训练时能聚焦最具信息量的结构特征。在真实世界多区域马铃薯价格数据集上的实验表明，TDLoss与多种神经网络骨架集成后，能持续提升不同预测周期(horizons)下的准确度与鲁棒性。这种轻量级、通用性强的损失函数，特别适用于波动剧烈的农业领域结构感知型(structure-aware)时间序列预测。