基于遗传算法与高斯过程回归的蔬菜市场价格预测研究

摘要

农产品市场价格的准确预测对农民生产销售和政府调控具有重要的意义.选取广州市2013年1月1日至2016年11月20日的32种蔬菜日价格数据和气候数据作为训练集,基于遗传算法的动态特征选择算法,建立高斯过程回归模型并根据滚动交叉验证法优化模型参数,对后42天的本地菜心日价格预测,预测得到平均绝对误差为0.098元,平均相对误差为1.15%.结果表明,依据这种预测策略建立的高斯过程回归模型预测精度高,能很好地应用于本地菜心日价格预测.