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摘要:通过分析影响罗非鱼价格波动的因素,利用BP神经网络良好的非线性映射特性,建立罗非鱼价格预测模型。选择时间、地理环境和经济条件因素作为输入层变量,价格作为输出单元,输入样本进行训练和仿真,对训练好的网络输入预测样本,将预测结果与市场实际价格进行比较,结果表明,该模型收敛速度快,预测精度高。该方法为水产品价格预测提供了一种新思路,有较高的应用价值。
  • DOI:

    10.13989/j.cnki.0517-6611.2010.35.232

  • 专辑:

    农业; 经济与管理

  • 专题:

    宏观经济管理与可持续发展; 农业经济; 市场研究与信息

  • 分类号:

    F323.7;F224

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