首页> 中文期刊> 《计算机时代》 >基于机器学习的农产品销量区间预测

基于机器学习的农产品销量区间预测

         

摘要

时值实施乡村振兴战略的关键时期,农村电商发展出现高峰,为加强其供应链体系建设,对农产品进行销量预测.针对影响销量的未知因素和干扰项众多的问题,提出基于K-means聚类的偏二叉树SVM销量区间预测模型.用BP神经网络时间序列对陕西大枣价格进行预测,根据质量、价格、时间三个因素,利用聚类算法对样本划分类别,偏二叉树SVM进行分类,将销量预测在聚类区间内.实验结果表明,该模型有着极高的预测精度,可用于农产品销量预测.

著录项

相似文献

  • 中文文献
  • 外文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号