基于智能算法鲜切花价格预测平台设计的探索与实践

作者：钱晔; 孙吉红; 叶丹; 彭琳; 李文峰^*

来源：北方园艺, 2018, (20): 191-198.

• 预测
• 价格
• 智能算法
• 径向基函数神经网络
• 广义回归神经网络

针对市场上对各类鲜切花零售价格、销售量和销售率等数据收集不齐全的问题,拟设计一个零售商和买家参与的基于智能算法鲜切花价格预测平台:通过零售商和买家交易来收集鲜切花等数据,作为数据输入源进行基于智能算法的鲜切花价格预测,预测的结果反馈给鲜切花种植户、种植企业保障其经济效益,同时为研究人员深入研究提供数据。该研究主要对鲜切花预测的关键技术进行探究,根据输入层数据的规模,分别使用径向基函数神经网络(RBF)、广义回归神经网络算法(GRNN)构建的鲜切花价格预测模型,以玫瑰鲜切花作为研究对象,并使用斗南花卉市场公布的部分数据作为模型的数据输入源进行模拟预测。结果表明:径向基函数神经网络(RBF)、广义回归神经网络算法(GRNN)分别适用于不同级别规模的输入层数据,预测率保持在85%95%。

• 单位
  云南农业大学; 云南省科学技术院