福建猪肉价格走势分析研究
中国是个农业大国，建立农产品价格数据集市，预测农产品价格的短期、中期、长期走势，指导农业生产，意义十分重大。本文，以猪肉为切入点，从2008年开始，在福建省区域选择14个价格信息采集点，按周采集待宰活猪、猪肉、玉米、豆粕等价格数据，建立农产品价格数据集市，并进行分析。首先采用灰色关联度模型对数据进行聚类分组，然后分别用ARMA、多元线性回归、神经元网络等算法进行建模，系统自动根据专家事先设定的参数范围，对参数每种可能组合分别建模，选择外推预测误差最小的两个模型作为该类商品的预测模型，将这两个模型的预测值进行加权平均，得出预测值。 经过两年的跟踪分析，对1358个预测值和实际值进行比较，计算预测相对误差。结果发现，误差在1％以下的达74．54％；误差在5％以下的达95．4％，预测效果较好，可以用于指导农业生产。同时，系统还可对猪肉价格区域间进行数据挖掘分析，量化出农产品消费动机，供政府决策参考。
农产品 价格预测 猪肉价格走势 数据挖掘 灰色关联度模型 神经网络算法
张锦奕 陈绍栋 陈可
福建省农业厅 福建省水土保持与乡村发展亚行贷款项目办公室 哈尔滨工业大学数学系
国内会议
北京
中文
106-111
2010-12-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）