猪肉是我国居民最主要的肉食来源,具有国家基本的民生属性。近年来,猪肉价格受内外环境多因素影响高低起伏,生产和供应波动不断,加之非洲猪瘟疫情席卷全球,直接影响了国内生猪产业的健康发展,给人们的日常生活带来较大影响。为了更好的掌握生猪产业价格规律,评估非洲猪瘟疫情对猪肉价格产生的影响,探究基于疫情影响下的价格预测方法,本文采集了2012年1月至2020年7月有关猪肉及其影响因素的月度价格指标,从数据分析与价格预测两个层面展开研究:1.分析部分。本文首先采集并建立了有关影响猪肉价格的15项指标,1545项基础数据,引入了CPI指数和国家储备肉投放数据,提出了受非洲猪瘟疫情影响下的月度标志位;然后根据建立的数据集进行定性分析,结合非洲猪瘟疫情表现出的数据序列特点,提出了猪肉价格序列受非洲猪瘟疫情影响,序列呈超趋势化的现象;其次提出了基于归一化、灰色关联度分析、相关系数分析、线性回归分析等方法进行定量分析;最后建立了关联模型。2.预测部分。本文首先引入了ARIMA(自回归差分移动平均)与LSTM(长短期记忆神经网络)两大时间序列模型对猪肉价格序列进行预处理,参数优化及预测;然后根据大范围疫情对猪肉价格序列产生的超趋势化现象划分对应区间,在上述预测模型的基础上提出了大范围疫情对猪肉价格的影响程度系数DA(Degree Coefficient Of African Swine Fever)并对其进行了构建;其次探究了ARIMA模型、LSTM模型与常规组合模型的几种组合方式(线性回归、随机森林、算术平均),对单一模型与组合模型进行了预测能力的对比;最后提出了疫情影响程度系数DA的优化方法。通过分析与预测,一方面形成了较为完善的数据集,补充了传统猪肉价格预测研究中数据面窄量少的情况,得到了影响猪肉价格的关键性控制性因素,说明了非洲猪瘟疫情对猪肉价格带来的较大影响;一方面构建了一种用于描述大范围疫情对猪肉价格影响程度的量化方法,得到了本次非洲猪瘟疫情DA值为0.505;一方面通过实验论证了LSTM模型相较于ARIMA模型及几种常规组合模型在后续猪肉价格的预测能力上表现要好。通过本研究以期科学掌握与调控影响猪肉价格的最相关影响因子,准确把握未来猪肉价格发展趋势,促进生猪产业结构提升,农民增产增收,更好地为国家乡村振兴贡献力量。