基于分布式神经网络的苹果价格预测方法

刘斌; 何进荣; 李远成; 韩宏

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cqvip:针对传统农产品价格预测模型在大数据场景下无法快速准确对苹果市场价格进行预测的问题,提出一种基于分布式神经网络的苹果价格预测方法。首先,研究影响苹果市场价格的相关因素,选取苹果历史价格、替代品历史价格、居民消费水平和原油价格四个特征作为神经网络模型的输入;然后,构建蕴含价格波动规律的分布式神经网络模型,实现对苹果市场价格的短期预测。实验结果显示,基于分布式神经网络的苹果市场价格短期预测模型具有较高的预测精度,平均相对误差仅为0.50%,满足苹果市场价格预测的要求。实验结果表明,分布式神经网络模型能够通过自学习特性揭示出苹果市场价格的波动规律和发展趋势,所提方法能为稳定苹果市场秩序和市场价格宏观调控提供科学依据,有助于降低价格波动带来的危害,帮助果农规避市场风险。

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来源
《计算机应用》 |2020年第2期|369-374|共6页
作者
刘斌; 何进荣; 李远成; 韩宏;
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作者单位

西北农林科技大学信息工程学院陕西杨凌712100;

农业农村部农业物联网重点实验室(西北农林科技大学) 陕西杨凌712100;

陕西省农业信息感知与智能服务重点实验室(西北农林科技大学) 陕西杨凌712100;

延安大学数学与计算机科学学院陕西延安716000;

西安科技大学计算机科学与技术学院西安710054;

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正文语种 chi
中图分类专用应用软件;
关键词
苹果价格预测; 分布式神经网络; Spark; 短期预测; 市场价格;

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