基于改进KNN算法的农产品价格预测模型

基于传统K最近邻算法,针对农产品价格波动符合时间序列的特点,在通过计算相似度决定最近邻的时候,采用多项式函数和欧氏距离结合的方法,并用粒子群优化算法对多项式函数系数、K值的选取进行参数优化,得到改进的预测模型。实验表明,改进的预测模型的预测误差为0.281 46,传统模型的预测误差为0.371 93,预测精度提高了0.090 47,其预测稳定性强,预测精度能够达到神经网络模型的效果。