基于多元回归的BP神经网络生猪价格预测模型

来源：江苏农业科学杂志2019年第第14期北京时间：

作者：任青山; 方逵; 朱幸辉

单位：湖南农业大学信息科学技术学院，湖南长沙 410128

摘要：生猪价格波动是由多种因素共同影响决定的，准确预测生猪价格对稳定农产品市场具有重要意义。首先分析影响生猪价格波动的影响因子及生猪价格变化规律和趋势，然后通过灰色关联度分析和Stepwise回归分析影响生猪价格波动的主要影响因子，再利用多元回归分析和反向传播(BP)神经网络构建BP-多元回归预测模型，对生猪价格进行预测，并对预测结果进行分析。结果表明，BP-多元回归预测模型较单一的多元回归和BP神经网络预测模型预测精度提高了10百分点以上，预测精度高达93.3%，大大提高了生猪价格预测的准确性和可靠性。

关键词：生猪价格;影响因子;BP神经网络;关联度;多元回归分析

基金资助：国家重点研发计划(编号：2017YFD0301506)；湖南省重点研发项目(编号：2016NK2118)。