文章基于几种常见的农业原材料（粗羊毛、细羊毛、椰干和棉花）价格数据利用BP神经网络算法对它们的价格进行了预测。研究结果表明：BP神经网络对农业原材料的价格有较强的预测能力，预测值与真实值十分接近，预测准确率都能达到90%以上；BP神经网络对棉花价格的预测准确率最高，粗羊毛和细羊毛次之，对椰干价格的预测准确率最低，这与椰干价格的不稳定性有关。
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