作为拥有1921万常住人口的大型城市,北京市每年的肉类需求量巨大。2010年,北京市肉类需求量为547086吨,其中对猪牛羊肉的需求量分别为388542吨、88080吨和70464吨。肉类及其制品作为人们日常生活不可或缺的食品,对于保障民生具有重要作用。为了保证肉类及其制品的供应,减少资源浪费,有必要对其需求量进行有效预测。本文研究了肉类需求量预测模型的选择、关键影响因素的确定,并应用所选预测模型对北京市肉类需求量进行了预测。主要内容如下：首先,对比国内外常用的需求预测方法。传统预测方法：回归预测方法、时间序列预测方法,以及智能化方法：人工神经网络预测方法、最小二乘支持向量机预测方法,进行分析,并比较优缺点,选择最小二乘支持向量机预测模型进行北京市肉类需求量的预测。其次,选取影响北京市肉类需求量的关键因素。分析北京市肉类需求量的变化趋势以及肉类食品的消费结构,确定主要预测目标。总结归纳所有影响北京市肉类需求量的因素,根据相关性分析和数据可得性,选取人口数、每人每年现金收入和肉类食品零售价格指数为关键因素。最后,应用最小二乘支持向量机预测模型对北京市肉类需求量进行预测。将所得结果与真实值、多元回归方法预测值和BP神经网络模型预测值进行比较,证实此模型具有较高的预测精度。并应用最小二乘支持向量机预测北京市2015年、2020年的肉类需求量。结果表明,猪肉需求量在未来十年会有较大增幅,牛羊肉需求量则有下降趋势。论文的研究工作可以为北京市的肉类食品企业发展规划、北京市冷链物流系统规划提供较为准确地肉类需求量数据,为肉类需求量预测模型的选择和计算的进一步研究,提供了参考和借鉴。