基于智能算法的价格预测模型探究

摘要：

文中主要是建立基于智能算法的价格预测模型，解决商品价格预测的难题。首先通过德尔菲技术进行专家意见征询，确定影响商品价格的因子；然后数据化处理影响因子后，利用拉依达准则剔除异常数据；再以影响因子为输入量，采用BP神经网络算法建立商品预测模型；采用聚类分析算法建立预测模型与之对比。以玫瑰鲜切花为例建立价格预测模型，实验结果表明：该商品价格预测模型规避了单纯BP神经网络算法的缺陷，具有预测商品价格的普遍性、实用性。

关键词：BP神经网络、聚类分析、预测、价格

分类号：TP31(计算技术、计算机技术)

资助基金：“十二五”国家科技支撑计划课题2012BAD35B04;国家自然科学基金资助项目31260292;云南省教育科学研究基金项目2012y367,2013J103;云南省自然基金项目2008ZC050M

在线出版日期：2014-12-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：107-109,113