基于RBF神经网络的蔬菜价格预报研究

被引：14

作者：

孙素芬

罗长寿

机构：

[1] 北京市农林科学院农业科技信息研究所

来源：

中国农学通报 | 2011年 / 28期

关键词：

RBF神经网络; 蔬菜价格; 预测;

D O I：

暂无

中图分类号：

F323.7 [农产品价格与市场]; S126 [电子技术、计算机技术在农业上的应用];

学科分类号：

082804 ;

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。

引用

页码：269 / 273

页数：5

共 15 条

[11]

MATLAB神经网络应用设计[M]. 机械工业出版社 , 张德丰等, 2009

[12]

Composite price expectations: An empirical analysis for the Spanish horticultural sector[J] . EmilioGaldeano‐Gómez.Agribusiness . 2007 (1)

[13] 建立健全蔬菜安全监管长效机制的探索与实践 [J].