伴随着十三五规划总体目标顺利开展,农业现代化取得明显进展,人民生活水平和质量普遍提高,乡村振兴、电商扶贫助力脱贫攻坚。新时代电子商务的发展为农业生产带来机遇和挑战,习近平总书记在陕西考察时称赞“电商作为新兴业态既可以推销农副产品、帮助群众脱贫致富,又可以推动乡村振兴,是大有可为的”。在此背景下,对电子商务下的生鲜农产品需求研究是极为重要的,把握市场需要,抓住发展机遇,对农产品生产销售企业具有十分重要的研究意义。根据研究现有生鲜农产品需求研究的相关文献,考虑数据可获得性及实际情况,选取了生鲜农产品供给影响因素、社会经济环境影响因素、人文因素、载运情况、线上影响因素五类共计14个指标构建预测指标体系,运用SPSS相关统计分析方法,确定了各个指标的贡献度。根据生鲜农产品需求量同时包含局部线性、整体非线性、样本数据集较小等特点,文章选取了时间序列ARIMA模型和支持向量机模型分别对其进行预测分析,结合Sharply值分配原理,建立基于Sharply值的ARIMA-SVM组合模型进行预测分析。选取均方根误差、平均绝对误差、平均绝对百分比误差三种误差为检验模型预测效果的判定指标。经过研究发现,对生鲜农产品需求量进行预测时,ARIMA模型对样本数据整体预测较为准确,SVM模型对局部预测效果较好,且ARIMA模型预测精度高于SVM模型。与单一模型预测结果相比,Sharply值组合模型具备更好的预测效果,精度更高。结果表明,组合模型适用于电商下生鲜农产品需求量预测,能够很好地应用于实际;但由于数据样本较小,仅适用短期预测;对该农场进一步生产销售计划的制定有着重要的现实意义。