【摘 要】
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生猪价格波动是众多因素共同作用的结果,为提高生猪价格预测结果的精度和可靠性,文章应用支持向量机（SVM）方法,综合在中国猪肉市场上与生猪价格相关的主要指标,建立生猪价格和
【机 构】
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黑龙江省农垦经济研究所,东北农业大学动物科学技术学院,东北农业大学理学院,国家大豆工程技术研究中心
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生猪价格波动是众多因素共同作用的结果,为提高生猪价格预测结果的精度和可靠性,文章应用支持向量机（SVM）方法,综合在中国猪肉市场上与生猪价格相关的主要指标,建立生猪价格和其影响因素的支持向量机模型,对未来生猪价格进行预测分析,同时,将其预测结果与BP人工神经网络模型的预测结果进行对比,并对这两种模型的预测效果进行评价,结果表明,基于SVM模型预测生猪价格的精度优于人工神经网络,拓展了其在这一领域中的研究与应用。
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