机器学习在农产品价格预测方面的研究与应用

文章研究了机器学习在农产品价格预测方面的应用。首先,对问题进行了分析,指出农产品价格预测对农民、经销商和政府等具有重要意义。接着,通过特征及相关性分析,确定了与农产品价格相关的特征变量,并探讨了它们之间的关系。然后,采用Lasso回归方法进行特征筛选,选择出最具影响力的特征变量。接下来,利用灰色预测模型实现单个特征的预测,通过该方法可以针对某一特定因素进行价格预测。最后,使用支持向量回归(SVR)方法实现整体价格的预测,并评估了预测结果的准确性和可靠性。实验结果表明,机器学习在农产品价格预测方面具有较高的精度。本研究为农业生产和市场运作提供了有效的参考依据,并为进一步深入研究提供了思路和方法。