基于组合模型的农产品物价预测算法

当今时代，科学技术高速发展，涌现出一批新技术，数据挖掘、机器学习等新科学领域被深入研究，众多智能算法逐渐出现，同时被应用到了不同的领域中.本文构建了一种基于BP （Back Propagation）神经网络和SVR （Support Vector Regression）支持向量回归机的组合模型.依托于农产品价格数据进行实例验证分析，结果表明相对于单一的预测模型，BP-SVR-BP组合模型在预测精度上有了很大的提升，拟合效果更加逼近真实数据曲线，能够客观真实的反应农产品物价变化规律.