【摘 要】
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农产品电商具有农业经营改善和农户福利提升的积极作用，在电商参与模式下识别和预测农产品短期经营风险有助于农户家庭主动管理和积极干预电商嵌入结构，也可为区域电商布局优化提供理论依据和预警方案。文章以江苏省3755户家庭梨果种植户为样本，采集种植投入、电商交易和借贷保险等电子台账大数据，对比分析线性计量模型、一维非线性机器学习模型和二维深度学习模型对农产品短期经营风险结果和风险决策的预测能力。结果表明，
【基金项目】
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教育部人文社会科学基金一般项目“基于深度学习的农产品电商风险预警和金融对策研究”（18YJC790016）； 江苏省社会科学应用研究精品工程课题“脱贫攻坚阶段农产品电商对小农户有机衔接现代农业发展效率的影响研究”（20SYC-057）；
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农产品电商具有农业经营改善和农户福利提升的积极作用，在电商参与模式下识别和预测农产品短期经营风险有助于农户家庭主动管理和积极干预电商嵌入结构，也可为区域电商布局优化提供理论依据和预警方案。文章以江苏省3755户家庭梨果种植户为样本，采集种植投入、电商交易和借贷保险等电子台账大数据，对比分析线性计量模型、一维非线性机器学习模型和二维深度学习模型对农产品短期经营风险结果和风险决策的预测能力。结果表明，电子台账大数据包含预测农产品短期经营风险的信息含量，基于特征灰度的二维卷积神经网络具有精准而稳定的预测能力，电商交易的预测信息含量高于种植投入和借贷保险且三者相互印证。在此基础上，从电商数据规范、台账软件升级、电商咨询建设和数字平台管理角度提出建议。
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