基于RBF神经网络的蔬菜价格预报研究

• 作者: 孙素芬 罗长寿
• 来源期刊: 中国农学通报
• 学科: 农学
• 关键词: RBF神经网络 蔬菜价格 预测
• 年，卷（期）: 2011,（28）
• 所属期刊栏目: 应用研究
• 页码范围: 269-273
• 分类号: S126
• 字数: 3743字
• 语种: 中文

摘要

准确预测农产品市场价格对于农户生产决策与政府调控等具有重要意义.针对蔬菜市场价格预报的复杂性,利用RBF神经网络的特性,应用2003-2007年的香菇市场价格数据建立蔬菜价格预报模型,并对RBF神经网络模型的参数选择进行分析.最后应用模型对2008-2009年的香菇市场价格数据进行预报,通过与BP神经网络模型预报结果进行比较,表明RBF神经网络模型具有更高的预报准确度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙素芬	北京市农林科学院农业科技信息研究所	65	631	14.0	20.0
2	罗长寿	北京市农林科学院农业科技信息研究所	44	500	14.0	20.0