摘要
蔬菜市场日价格预测一直是研究的难点。根据GRNN原理,基于2010年12月13日至2014年4月18日的青菜市场日价格(合计799组数据),建立GRNN模型,并依此预测2014年4月7日至2014年4月18日的青菜市场日价格。结果表明:平均相对误差的绝对值为3.12%,最大绝对误差为0.24元,误差很小,且建立的模型在青菜市场日价格预测中具有良好的泛化能力。GRNN模型是进行蔬菜市场日价格预测的合适的神经网络模型。
Accurate forecasting of vegetable daily price is difficult. In the present study, the daily price of green veg- etables in market from December 13, 2010 to April 18, 2014 （ total 799 samples） were collected, and a GRNN mod- el was established to predict market price of green vegetables from April 7, 2014 to April 18, 2014. The results showed that the absolute value of average relative error was 3.12%, and the maximal absolute error was 0. 24 yuan, which was small. Thus, the estimated model for daily price forecasting of market vegetables exhibited good generali- zation ability, and was an appropriate neural network model.
出处
《浙江农业学报》
CSCD
北大核心
2015年第7期1253-1258,共6页
Acta Agriculturae Zhejiangensis
基金
上海高校知识服务平台(ZF1226)
上海市重点学科项目
作者简介
陈芳（1988-），女，河南商丘人，在读硕士研究生，研究方向为数据挖掘技术、软件工程。E-mail：1140766362@qq．com
通讯作者，楼文高，E-mail：wlou64@126．com
