蔬菜是我国居民日常生活的重要消费品，也是支撑农村经济发展的一个重要产业。蔬菜价格的波动关乎菜农收入和居民生活质量，而保持菜价稳定也成为政府的一项重要职责。近几年我国蔬菜价格大涨大跌现象频现，“蒜你狠、豆你玩、姜你军”等蔬菜价格异常波动事件给农民增收、居民生活、市场秩序和社会稳定造成了一系列的负面影响。如何对蔬菜市场未来的运行状况进行准确预测，以确保蔬菜市场的平稳运行、保障菜农收入和消费者生活的稳定，逐渐成为社会各界关注的热点和研究界研究的焦点之一。为此，本研究以蔬菜市场价格短期预测研究为切入点，以期实现对蔬菜市场未来发展态势进行准确预测，以达到稳定蔬菜市场平稳运行的目的。论文在充分查阅国内外相关研究文献的基础上，针对目前研究中存在的不足，主要从以下几个方面开展研究：第一，全面梳理了国内外关于蔬菜价格短期预测的理论和方法，包括线性预测方法和以神经网络为代表的非线性预测方法，并分析各种方法的适用范围和优缺点；第二，系统研究了我国蔬菜市场价格波动特点及变动规律，在此基础上从生产和消费两方面对蔬菜价格波动的影响因素进行了分析；第三，应用智能信息分析技术，构建混沌神经网络模型，并以大白菜日度价格时间序列为样本数据，对其进行建模和预测分析，将所预测的结果与计量经济学预测模型--ARIMA模型预测结果进行比较。通过研究，本文得到以下几点主要结论：（1）我国蔬菜价格波动幅度近年来有加剧的趋势，在蔬菜价格各个波动成分中，季节性波动对整个蔬菜价格波动的贡献率达到56.16%，影响最大；（2）混沌神经网络在蔬菜价格短期预测研究上无论是预测精度还是拟合效果均明显优于ARIMA模型，显示了其在处理非线性问题上的优势；（3）通过实证分析证明了以混沌神经网络为代表的人工智能模型在蔬菜价格短期监测预警中拥有广阔应用前景。本文在神经网络模型应用和蔬菜价格短期预测研究方面，取得了一定的成果，为人工智能方法在农产品价格短期监测预警中的应用展开了探索和尝试，但是也存在一些缺点和不足，在今后的研究工作中将继续致力于人工智能方法在蔬菜价格监测预警和控制优化领域的应用，期待为稳定农产品价格提供技术和政策支持。