基于BP神经网络的农业原材料价格预测

摘要：

文章基于几种常见的农业原材料(粗羊毛、细羊毛、椰干和棉花)价格数据利用BP神经网络算法对它们的价格进行了预测.研究结果表明:BP神经网络对农业原材料的价格有较强的预测能力,预测值与真实值十分接近,预测准确率都能达到90％以上;BP神经网络对棉花价格的预测准确率最高,粗羊毛和细羊毛次之,对椰干价格的预测准确率最低,这与椰干价格的不稳定性有关.

关键词：BP神经网络;农业原材料;价格;预测

所属期刊栏目：1

分类号：F323.7(中国农业经济)

在线出版日期：2021-08-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：19-21