【摘 要】
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为系统统计蔬菜价格,实现蔬菜价格可视化并加以预测,以利于生产者科学决策.为此,首先爬取广州江南果菜批发市场所有的蔬菜价格,并对蔬菜价格的数据集进行预处理,然后建立起基
【机 构】
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华南农业大学数学与信息学院/南方农业机械与装备关键技术教育部重点实验室,广州市,510642华南理工大学化学与化工学院,广州市,510640;
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为系统统计蔬菜价格,实现蔬菜价格可视化并加以预测,以利于生产者科学决策.为此,首先爬取广州江南果菜批发市场所有的蔬菜价格,并对蔬菜价格的数据集进行预处理,然后建立起基于时间序列的ARIMA预测模型、BP神经网络预测模型和LSTM神经网络预测模型,通过3种模型对爬取的蔬菜价格进行分析和预测,最后将3种预测模型的实验结果进行对比.在选取的多种蔬菜的预测结果中,LSTM、BP、ARIMA模型的相对误差小于1％的平均比例分别为0.037、0.07、0.097,相对误差小于5％的平均比例分别为0.215、0.338、0.433,相对误差小于10％的平均比例分别为0.436、0.573、0.694.结果 表明,ARIMA模型在预测蔬菜价格方面的准确率比LSTM、BP模型更高.
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