闫 妍，张云鹏，张一弛，彭若晨

（1.西北工业大学 机电学院，陕西 西安 710072；2.西北工业大学 自动化学院，陕西 西安 710072）

食品价格是居民消费价格指数的重要组成部分，食品价格波动直接影响居民生活成本和农民收入，是关系国计民生的重要战略问题。2000年以来，我国城镇居民家庭食品消费支出占总支出的比重一直维持在36%以上。在收入增长缓慢的情况下，食品价格上涨将使人民群众明显感到生活成本增加，特别是食品价格上涨将降低低收入群体的生活质量。在世界经济形势严峻复杂及不确定性增加的背景下，保持我国食品价格相对稳定是关系国计民生、保持国民经济平稳较快发展的重要环节。因此，对食品价格的预测及其规律的研究对我国相关政策的制定和实施具有重要的理论价值和实际[1]。

人工神经网络是一种模拟人脑信息处理方法的非线性系统，具有较强的非线性处理能力和自学习能力[2]。近年来迅速发展的人工神经网络，由于具有人脑思维的特点和具有自学习、自适应及自组织的功能，应用于模式分类与识别有适应性强、客观性好的优点，已广泛地用于系统控制和预测等方面。通过运用人工神经网络的多层神经网络对食品价格的实测值及其相关因子进行训练学习，从而建立食品价格的相关模型，再用此模型对食品价格进行预测预警，以达到对食品预测预警的作用[3]。

1 食品价格分析

1.1 根据相关统计网站的数据，分析食品价格的波动特点

将食品按类型，分为以下几大类如表一所示：米面类（1~3）、油类（4~6）、肉类（7~14），鱼类（15~17），蔬菜类（18~25）。……