基于MATLAB遗传算法优化的SVM农产品价格时间序列预测

基于MATLAB遗传算法优化的SVM农产品价格时间序列预测

摘要：
随着农业信息化的不断发展，农产品价格的时间序列预测成为了农业决策的重要组成部分。本文提出了一种基于MATLAB的遗传算法优化的支持向量机（SVM）模型来预测农产品价格的时间序列。该方法能够通过对SVM模型的超参数进行遗传算法优化，提高模型的预测准确性。实验结果表明，该方法在农产品价格时间序列预测方面取得了良好的效果。

关键词：MATLAB、遗传算法、支持向量机、农产品价格、时间序列预测

1. 引言
   农产品价格的时间序列预测在农业经济领域有着广泛的应用。准确地预测农产品价格对农民、政府和农业企业做出决策具有重要意义。支持向量机（SVM）作为一种有效的机器学习方法，在时间序列预测中表现出良好的性能。然而，SVM模型的参数选择对其预测准确性起着至关重要的作用。因此，本文提出了一种基于MATLAB的遗传算法优化的SVM模型，通过对SVM模型的参数进行遗传算法优化，提高了农产品价格时间序列预测的准确性。

2. 方法
   2.1 数据准备
   首先，我们需要收集农产品价格的历史数据作为训练集。这些数据应包含足够的时间序列信息，以便能够准确地预测未来的价格变动。在本文中，我们选择了某农产品的价格数据作为实验对象。

2.2 SVM模型
支持向量机是一种监督学习方法，通过寻找一个最优的超平面来实现