【摘 要】
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农产品价格的准确预测对农民规避市场风险、提高农业收入和国家农业宏观调控具有重大意义.以国家棉花价格A指数的预测为例,提出了一种基于模糊信息粒化和粒子群优化支持向量
【基金项目】
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河北省社会科学发展研究重点项目(2015020203);河北省社会科学发展研究青年项目(2015041229);河北省人力资源和社会保障研究项目(JRSHZ-2015-01032)
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农产品价格的准确预测对农民规避市场风险、提高农业收入和国家农业宏观调控具有重大意义.以国家棉花价格A指数的预测为例,提出了一种基于模糊信息粒化和粒子群优化支持向量回归机（PSO-SVR）的农产品价格预测时序回归模型.该模型首先使用模糊信息粒化方法,将原始国家棉花价格A指数时间序列数据映射为包含最小值Low、中值R、最大值Up3个参数的模糊信息粒,然后使用粒子群优化算法PSO寻找支持向量回归机（SVM）模型的最佳参数c和g,最后,再使用优化后的支持向量回归机（SVM）模型预测国棉价格A指数未来波动区间和变化
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