%0 Journal Article
%T 基于PSO-BP与RBF神经网络的蔬菜价格组合预测
%A 叶露
%A 李玉萍
%A 秦小立
%A 梁伟红
%A 宋启道
%A 刘燕群
%J 北方园艺
%P 212-215
%D 2015
%R 10.11937/bfyy.201521055
%X 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。？
%K 粒子群优化
%K BP神经网络
%K RBF神经网络
%K 蔬菜价格
%K 线性组合预测
%U http://bfyy.haasep.cn/oa/DArticle.aspx?type=view&id=201521055