基于SVM的蔬菜需求預(yù)測系統(tǒng)研究.pdf

1、我國是農(nóng)業(yè)大國，同時(shí)也是農(nóng)產(chǎn)品消費(fèi)大國。蔬菜消費(fèi)在居民個(gè)人消費(fèi)中占據(jù)一定比重，并且屬于必須品，在國民經(jīng)濟(jì)中占有非常重要的地位。對蔬菜進(jìn)行未來短時(shí)間內(nèi)的需求預(yù)測及供需預(yù)警研究對農(nóng)業(yè)消費(fèi)生產(chǎn)穩(wěn)定及居民生活有巨大的意義。
　　近年來，國內(nèi)外很多學(xué)者在需求預(yù)測上，提出了很多有創(chuàng)新性和實(shí)踐意義的方法。但在研究蔬菜需求預(yù)測問題中，因影響蔬菜需求因素多且復(fù)雜，是一種高度非線性關(guān)系，而傳統(tǒng)預(yù)測方法一般常采用簡單的數(shù)學(xué)模型進(jìn)行預(yù)測，預(yù)測精度比較低，

2、蔬菜短期需求預(yù)測復(fù)雜的非線性問題已經(jīng)成了研究的重點(diǎn)。
　　為了提高蔬菜需求的預(yù)測精度，本文利用支持向量機(jī)(Support Vector Machine，SVM)預(yù)測方法對蔬菜的消費(fèi)市場需求進(jìn)行短期預(yù)測。此外，本文充分考慮蔬菜供需隨天氣變化、氣候條件、節(jié)假日等因素的影響而動(dòng)態(tài)變化的情況，將這些影響因素納入蔬菜需求預(yù)測中，運(yùn)用模糊理論進(jìn)行模糊化處理;在此基礎(chǔ)上提出基于支持向量機(jī)的蔬菜短期需求預(yù)測模型，實(shí)際算例驗(yàn)證了本文提出的該預(yù)測模型