y - JOUR A2 - Khan, Rijwan AU - Mahto, Anil Kumar AU - Alam, M. Afshar AU - Biswas, Ranjit AU - Ahmed, Jawed AU - Alam，Shah Imran PY - 2021 DA - 2021/05/04 TI -利用人工神经网络对印度可持续农业市场的短期农产品预测SP - 9939906 VL - 2021 AB -有根据的市场信息的预测，特别是农产品价格的短期预测，是农业社区可持续发展的本质要求。这些预测大多是借助时间序列模型来实现的。本研究将软计算方法应用于基于时间序列数据的农产品价格短期预测，利用人工神经网络(ANN)。葵花籽和大豆籽的时间序列数据被认为是农产品。本研究收集了印度马哈拉施特拉邦阿科拉地区市场5年(2014年1月- 2018年12月)的大豆种子时间序列数据。向日葵时间序列数据收集了6年(2011年1月- 2016年12月)，针对印度安得拉邦Kadari地区市场。数据集可以在印度政府网站www.data.gov.in上找到。在预测方面，采用神经网络模型对上述数据集进行预测。 The performance of the model is compared with the result of the traditional ARIMA model. The mean absolute percentage error (MAPE) and root mean square percentage error (RMSPE) are considered as the performance parameters for the forecasting model. It is observed that the ANN is a better forecasting model than the ARIMA model by considering the two forecasting performance parameters MAPE and RMSPE. SN - 0146-9428 UR - https://doi.org/10.1155/2021/9939906 DO - 10.1155/2021/9939906 JF - Journal of Food Quality PB - Hindawi KW - ER -