蔬菜在居民膳食消费中占有很大的比重,蔬菜产业在农产品经济中也具有重要的地位,其中蔬菜质量安全问题已成为公众关注的焦点,始终渗透在从原料获取到最终消费的整个产业链中。事后控制带来的损失要远大于事前预警,利用蔬菜市场检测的大量数据,对短期内蔬菜质量合格率进行预测把控,能够有效地掌握蔬菜质量合格率的变化规律,从而对蔬菜市场进行合理的调控分配,同时对农产品市场稳定发展及居民的健康生活有着巨大的意义。本文立足于人工智能技术领域,在对预测方面的研究技术进行充分调研的基础上,采用三种预测算法建立不同的蔬菜质量安全预测模型,进行实验对比分析从而选择最优的预测模型。本文完成的主要工作包括如下几个方面:(1)蔬菜质量合格率数据的处理与分析首先,对本实验室平台已有的数据信息进行整理,分析得出平台企业用户类型和各市蔬菜检测数据分布情况,掌握蔬菜质量安全判断标准的关键因素。本次研究的实验数据来自于合肥市农业农村局在2009年-2019年间,对合肥市主要市场进行蔬菜农残检测的数据报告,通过对报告结果的筛选分析整理,并进行数据归一化处理便于后期预测模型构建,有利于提高训练模型的速度和精度。(2)基于统计学习的蔬菜质量安全多模型比较优选结合对数据的分析处理,采用支持向量机回归算法对数据样本进行模型训练,通过网格搜索法确定支持向量机中的模型参数,并完成短期内蔬菜质量合格率的预测实验。为验证支持向量机回归模型的稳定性和实用性,本文选择BP神经网络和逻辑回归算法,分别对蔬菜质量合格率进行预测研究。最后,从预测方法优劣性和模型性能两方面进行对比分析,得出支持向量机回归模型精确度、稳定性均高于其它两种预测模型,再次验证支持向量机回归模型在短期内蔬菜质量合格率预测方面的可靠性。(3)蔬菜质量安全预测系统的设计与实现基于支持向量机回归模型设计并实现蔬菜质量安全预测系统。该系统包含平台管理、数据操作、可视化展示三个模块,具有数据采集处理、数据信息展示和可视化等功能,能够实时、动态、量化预测市场未来短期内蔬菜质量合格率的波动。该系统应用到实际生活中可以有效地了解当地蔬菜质量安全环境状况、为政府监管部门对农产品质量安全带来问题及时预测,从而制定应对突发事件解决办法,以及为地方检测部门提供防止和治理的依据。