您好,欢迎访问北京市农林科学院 机构知识库!

基于神经网络与遗传算法的蔬菜市场价格预测方法研究

文献类型: 中文期刊

作者: 罗长寿 1 ;

作者机构: 1.北京市农林科学院农业科技信息研究所

关键词: 遗传算法;神经网络;集成预测;蔬菜价格

期刊名称: 科技通报

ISSN: 1001-7119

年卷期: 2011 年 27 卷 06 期

页码: 75-79+88

收录情况: 北大核心

摘要: 农产品市场价格预测是研究的难点。本文采用蔬菜市场价格数据,分别建立了BP神经网络模型、基于遗传算法的神经网络模型、RBF神经网络模型,并在前三种模型基础上,建立了一种集成预测模型;用北京市批发市场2003-2007年的蔬菜价格训练模型,对2008-2009年的数据进行了预报,前三种模型预报结果的平均绝对误差分别为0.15%、0.114%、0.144%,利用集成预测模型对2009年数据预报的误差为0.106%,结果表明,独立模型对农产品市场价格的预报可为生产决策提供一定的依据,集成预测模型效果优于单一的预测模型,能够提高蔬菜市场价格的预测精度。

  • 相关文献

[1]基于遗传算法神经网络模型的蔬菜价格预报. 郭强,罗长寿,魏清凤. 2011

[2]基于BP和GRNN神经网络的冬小麦冠层叶绿素高光谱反演建模研究. 孙焱鑫,王纪华,李保国,刘良云,黄文江,赵春江. 2007

[3]遗传算法参数分析及其在根系预报中的应用. 罗长寿,周丽英. 2008

[4]基于时间序列分解的近10年北京市蔬菜价格波动规律分析. 刘丽红,李瑾,赵安平. 2016

[5]京津冀蔬菜价格波动同步性研究. 张倩,于金莹,谭雅蓉,赵姜,于峰. 2019

[6]新冠肺炎疫情对北京市蔬菜价格影响实证研究. 谭雅蓉,王一罡,于金莹. 2020

[7]新冠肺炎疫情对北京市一季度蔬菜市场行情的影响. 张倩,王明,胡雁翔,王一罡,谭雅蓉. 2020

[8]基于Lasso回归的北京地区黄瓜价格波动原因分析. 喻沩舸,吴华瑞,彭程. 2020

[9]京冀蔬菜产销均衡指数的构建及应用研究. 赵安平,王剑,张晓玲,李靖伟. 2022

[10]北京市蔬菜价格波动特征及其规律研究-数据互联提升超大型城市"菜篮子"保障能力. 钟瑶,聂莹,郭建鑫,布海乔. 2023

[11]基于RBF神经网络的蔬菜价格预报研究. 孙素芬,罗长寿. 2011

[12]基于GA-LSSVR的烟草尼古丁含量的近红外光谱分析. 郭志明,赵春江,陈立平,黄文倩. 2010

[13]基于神经网络的数字农业智能决策Web服务的研究与实现. ZHENYAN LIU,刘振岩,LIPING CHFN,陈立平,YONG WANG. 2009

[14]近红外光谱的苹果内部品质在线检测模型优化. 郭志明,黄文倩,陈全胜,彭彦昆,赵杰文. 2016

[15]基于GA的GRNN高光谱遥感反演冬小麦叶片氮含量模型的建立与验证. 孙焱鑫,王纪华,李保国,刘良云,黄文江,赵春江. 2007

[16]近红外光谱结合GA-LSSVR分析烟草尼古丁含量. 郭志明,陈立平,黄文倩,张驰. 2012

[17]优化支持向量机在鲜切生菜加工HACCP分类中的应用. 王开义,徐红敏,赵春江,喻钢. 2009

[18]十折交叉检验的支持向量机参数优化算法. 郭立力,赵春江. 2009

[19]基于遗传BP神经网络的半滑舌鳎体重估算模型优化研究. 杨占魁,任东,孙传恒,周超,解菁. 2015

[20]基于订单位置聚类的雏鸡配送车辆调度优化模型. 陈栋,陈天恩,姜舒文,张驰,王聪,鲁梦瑶. 2020

作者其他论文 更多>>