基于PSO-BP与RBF神经网络的蔬菜价格组合预测

• 作者: 刘燕群 叶露 宋启道 李玉萍 梁伟红 秦小立
• 来源期刊: 北方园艺
• 学科: 经济
• 关键词: 粒子群优化 BP神经网络 RBF神经网络 蔬菜价格 线性组合预测
• 年，卷（期）: 2015,（21）
• 所属期刊栏目: 农业经纬
• 页码范围: 212-215
• 分类号: F201
• 语种: 中文
• DOI: 10.11937/bfyy.201521055

摘要

为准确预测蔬菜市场价格走势,现选取海南省儋州市2012-2015年117组青椒旬零售价格及相关因素的旬价格为样本数据,其中100组作为训练数据,17组数据作为测试数据,分别建立基于粒子群算法优化BP神经网络的蔬菜价格预测模型和基于RBF神经网络的蔬菜价格预测模型,并在这2种模型的基础上建立蔬菜价格的线性组合预测模型.结果表明:2种单项预测模型在蔬菜价格预测上的应用效果都较好,且在不同评价指标上各有优势.将这2种模型的预测结果进行线性组合,可以使各单项模型优势互补,拟合效果明显优于各单项预测模型.