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安徽农业科学,Journal of Anhui Agri. Sci. 20 11 ,39 (26):16243 - 16244 ,16267 责任编辑 徐丽华 责任校对 李岩 基于遗传算法神经网络模型的蔬菜价格预报 * , , 郭强 罗长寿 魏清凤 (( , 100097 ) 北京市农林科学院农业科技信息研究所 北京 , , , 摘要 针对蔬菜市场价格预报的复杂性 利用遗传算法与神经网络的特性 建立了基于遗传算法的神经网络蔬菜价格预报模型 并以香 , 。 BP , 菇为例通过实验对模型参数选择进行了分析 进行了价格的模拟与预报 最后把遗传算法神经网络与 网络预报结果进行了比较 结 , 10% , ; 20% 、15% , 果证明 在预报数据绝对误差小于 的范围内 二者预报能力相当 在预报数据绝对误差小于 的范围内 遗传算法神经网络 BP , 20% , BP 模型的准确度高于 神经网络模型 尤其是预报绝对误差小于 的范围内 遗传算法神经网络模型的准确度明显好于 神经网络 , 。 模型 表现出模型良好的泛化能力 ; ; ; 关键词 遗传算法 神经网络 蔬菜价格 预测 中图分类号 S 126 文献标识码 A 文章编号 0517 - 6611 (2011)26 - 16243 - 02 Prediction and Research on Vegetable Price Based on Genetic Algorithm and Neural Network Model GUO Qiang et al (Institute of Information on Science and Technology of Agriculture ,Beijing Academy of Agriculture and Forestry Sciences, Beijing ,100097) Abstract Considering the complexity of vegetables price forecast ,the prediction model of vegetables price was set up by applying the neural network based on genetic algorithm by using the characteristics of genetic algorithm and neural work. Taking mushrooms as an example ,the pa- rameters of the model are analyzed through experiment. In the end,the results of genetic algorithm and BP neural network are compared. The re- sults show that the absolute error of prediction data is in the scale of 10% ;in the scope that the absolute error in the prediction data is in the scope of 20

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