玉米由于其多元化的用途,在世界及中国粮食市场中都占据重要地位,其价格波动情况受到社会各界的广泛关注。玉米产业发展至今,每天都会生成一定的数据记录,通过这些记录,可以有效地了解玉米的交易信息。但是目前的玉米加工企业和政府部门,未能实现对已有数据资源的有效开发和利用,那么这些数据和信息也就失去了相应的价值。本文从Web中抽取玉米价格及其相关数据,构建玉米行情数据库,并采用关联规则方法分析玉米价格影响因素,且对玉米价格波动情况加以预测,力求更全面、更精确地为农民、企业和政府提供玉米相关信息。针对玉米价格影响因素问题,本文做了如下工作:首先,本文充分考虑供给、需求、政策等影响因素,探讨了各因素与玉米价格的关系,最终确定供给因素(总产量、库存量、进口量等)、需求因素(城镇居民收入、饲料用粮、工业用粮等)和政策因素(国家临储政策),作为Web信息的采集关键词。其次,本文实现Web上玉米及其相关信息的网络数据的实时接收和存储。通过易语言网络爬虫工具,确定爬取的初始网页和爬虫字段。收集网络实时数据转到Access数据库,为进行玉米价格走向预测提供数据支撑,实时数据获取能更有效地利用网络实时数据,提高农业中决策的智能性,为农业的发展决策提供科学依据。再次,本文采用关联规则方法获取玉米价格波动的关联规则,通过1998年到2015年的相关数据,实验结果表明,成本因素的关联规则为每亩直接物质用量和玉米价格呈正相关,农业机械化背景下,家庭用工天数同玉米价格呈反方向变动关系。需求因素的关联规则为工业用粮和饲料用粮量的增加将减少现有库存量。而政策因素的关联规则为国家政策影响玉米价格的同时又影响着库存量、年产量、进口量(进口配额)、工业用粮。最后,本文采用多元非线性回归方法建立玉米价格与玉米总产量、进口量、消费量、城镇居民收入、生猪价格和国际玉米价格的关系,拟合优度为0.997。同时分别建立了和各因素的非线性关系。农业生产者能够以此为依据制定正确的生产和销售策略。Web信息采集系统和影响因素关联分析,在玉米价格波动研究方面的应用还较少,希望本研究有利于促进玉米价格影响因素的理论研究,同时也为其它农作物的研究提供新的思路和方法,从而做出更加准确的农业生产决策与市场预测。