摘要：準確預測大豆價格對維護農戶基本收益和健全糧食價格市場形成機制至關重要。大豆價格因其非線性、高波動性等特點,傳統時間序列模型難以滿足精度要求和社會經濟需要。本文利用4種經驗模態分解方法(EMD、EEMD、CEEMD、ICEEMD)對大豆價格時序數據進行分解,然后用5種群智能優化算法(蜂群ABC、布谷鳥CS、蜻蜓DA、蝗蟲GOA、粒子群PSO)優化的支持向量回歸(SVR)模型分別進行預測,最后子序列預測值通過線性集成方法得到大豆價格最終預測值。為了驗證分解-優化混合模型預測效果,引入單一SVR和未分解-優化模型作為基準比對,從30個模型預測結果對比和模型檢驗兩個維度進行分析,發現混合模型在預測大豆期貨價格數據上有更好的預測精度。