针对农产品价格预测体系存在的预测模型单一化,预测精度低等问题,本文在国家高技术研究发展计划(863)项目,数字农业知识网格技术研究及应用课题的支持下,提出了将组合预测模型应用于生猪价格预测系统中的解决方案。文中首先对预测的意义,生猪价格预测的特点,影响生猪价格的主要因素进行了分析,并对常用的单一预测方法及其优缺点进行了综述。进而设计出将组合预测模型应用于生猪价格预测系统中的方案,并针对几种组合预测模型,制定了建模步骤。最后,文中给出了由预测修正误差的方法,用其调整预测结果,进而提高预测精度。论文以吉林省2000年-2008年的生猪价格及其相关影响因素价格为实验数据,来检验组合预测模型及误差修正方法的效果。实验结果表明,部分组合预测方法优于单一预测方法,并且通过预测结果对比,发现灰系统与神经网络相结合的预测方法具有最好的预测精度。文中利用该模型对吉林省2008年7月到2009年6月的生猪价格进行预测,预测结果与实际的市场行情基本吻合。另外,预测修正误差方法也取得了一定的效果。