基于多元回归的BP神经网络生猪价格预测模型

• 作者: 任青山 方逵 朱幸辉
• 来源期刊: 江苏农业科学
• 学科: 农学
• 关键词: 生猪价格 影响因子 BP神经网络 关联度 多元回归分析
• 年，卷（期）: 2019,（14）
• 所属期刊栏目: 农业工程与信息技术
• 页码范围: 277-281
• 页数: 5页
• 分类号: S126
• 字数: 5756字
• 语种: 中文
• DOI: 10.15889/j.issn.1002-1302.2019.14.065

摘要

生猪价格波动是由多种因素共同影响决定的,准确预测生猪价格对稳定农产品市场具有重要意义.首先分析影响生猪价格波动的影响因子及生猪价格变化规律和趋势,然后通过灰色关联度分析和Stepwise回归分析影响生猪价格波动的主要影响因子,再利用多元回归分析和反向传播(BP)神经网络构建BP-多元回归预测模型,对生猪价格进行预测,并对预测结果进行分析.结果表明,BP-多元回归预测模型较单一的多元回归和BP神经网络预测模型预测精度提高了10百分点以上,预测精度高达93.3％,大大提高了生猪价格预测的准确性和可靠性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	方逵	湖南农业大学信息科学技术学院	95	329	9.0	12.0
2	朱幸辉	湖南农业大学信息科学技术学院	35	77	5.0	6.0
3	任青山	湖南农业大学信息科学技术学院	4	16	2.0	4.0