基于GRNN模型的鲜猪肉市场日度价格预测与实证研究

应用广义回归神经网络(GRNN)模型对上海市某区菜市场2011.3.1-2014.3.25期间鲜猪肉的日度价格(合计732组数据)进行建模预测研究,用逐步减小光滑因子值的办法确定其合理值范围.建模结果表明:训练样本、检验样本和测试样本(简称三类样本)的均方根误差和平均绝对误差非常接近,模型具有较强的泛化能力,绝大部分三类样本的误差都在土0.33元范围内,最大相对误差都小于3%,平均百分比相对误差小于0.45%,预测未来10日鲜猪肉价格的最大绝对误差为0.14元,最大相对误差为0.82%,平均百分比相对误差为0.44%,表明建立的GRNN模型具有很好的鲁棒性、可靠性和较高的预测精度,可用于上海市某区菜市场鲜猪肉日度价格的实际预测,为政府和有关物价部门进行市场调控提供决策依据.