摘要：农产品市场的准确预测对指导农业生产、农产品流通和农产品消费有重要作用。本文提出了一种改进的结构化神经网络（ISNN），并基于ISNN构建了农产品产量预测模型；设计了一种优化性能更好的混合遗传算法（MGA），并采用MGA对ISNN预测模型进行训练。应用训练好的预测模型对某县最近10年的玉米总产品进行了预测分析。实验结果表明，该方法收敛速度快、学习能力强、预测精度较高、误差率较小。

关键词：结构化神经网络 多路规划遗传算法 农产品产量预测 

单位：江苏食品职业技术学院计算机应用技术系 江苏淮安223003 湖南师范大学公共管理学院。湖南长沙410081