基于优化支持向量机的小麦最低收购价预测

• 作者: 何红霞 叶生波 杨宝华 王学梅 谢申汝 钱彬彬
• 来源期刊: 洛阳理工学院学报（自然科学版）
• 学科: 地球科学
• 关键词: 支持向量机 遗传算法 粮食最低收购价 预测
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 计算机与数理
• 页码范围: 68-72
• 页数: 5页
• 分类号: T39|X823
• 字数: 3537字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-5043.2018.01.014

摘要

以2005年-2016年小麦最低收购价为因变量,影响粮食最低收购价相关因素为自变量,构建基于支持向量机(SVM)的粮食最低收购价预测模型,并采用遗传算法(GA)对支持向量机参数进行优化.结果表明,支持向量机能够很好地预测粮食最低收购价,且预测2017年小麦最低收购价在120.88元/50kg上下浮动.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨宝华	安徽农业大学信息与计算机学院	37	153	6.0	11.0
2	谢申汝	安徽农业大学信息与计算机学院	4	11	2.0	3.0
3	钱彬彬	安徽农业大学信息与计算机学院	3	11	2.0	3.0
4	王学梅	安徽农业大学信息与计算机学院	4	1	1.0	1.0
5	叶生波	安徽农业大学信息与计算机学院	2	1	1.0	1.0
6	何红霞	安徽农业大学信息与计算机学院	2	1	1.0	1.0