互联网背景下基于灰色神经网络的农产品需求影响及预测研究  

作　　者：向尚 刘溢 吴春鹏 陈兴泽 吕忠辉 李晓林[1] 

机构地区：[1]四川农业大学,四川成都611130 [2]中国五冶集团有限公司,四川成都610063

出　　处：《现代商业》2025年第3期13-16,共4页Modern Business

摘　　要：随着互联网技术的快速发展,农产品市场的需求量及其预测成为农业经济学领域的重要研究议题。本研究旨在探讨影响农产品需求的因素,并建立一个预测模型以提高预测精度。通过收集2012—2023年的统计数据,构建了一个包含23个二级指标的农产品需求指标体系,并采用灰色关联度分析方法确定了影响需求的关键变量。基于机器学习算法,本研究建立了灰色预测模型、BP神经网络模型和灰色神经网络模型,并比较分析了预测结果。结果显示,灰色神经网络模型具有最高的预测精度,平均相对误差为1.05%,明显优于灰色预测模型和BP神经网络模型。进一步预测表明,2025—2028年中国农产品需求量将持续增长,复合增长率为1.75%。研究结果为农产品供应链管理提供了决策支持,有助于优化资源配置,降低成本,并提高市场响应速度。

关 键 词：农产品需求 互联网背景 灰色神经网络 BP神经网络 供应链管理 

分 类 号：F323.7[经济管理—产业经济]