中国是全球最大的生猪养殖国家,近年来生猪价格波动过于剧烈。传统的预测方法只能够对生猪价格进行小数据量的分析,导致预测精度低、速度慢;而且对于生猪价格预测的研究仅限于预测方法的改良,或者得到短期内的预测结果,没有将其进行现实的应用,老百姓对未来价格的预测还是凭借自己的经验。由于生猪价格具有影响因素众多,非线性的特点,生猪市场的变化也呈现出新的规律,对于国内生猪价格的行情预判上,过去的规律显得不太适用,这些都对生猪价格的预测提出了新的挑战。面对上述挑战,本文提出如下解决方案:首先通过对中国生猪生产和销售现状,历史价格数据及其影响因素的研究,定性分析生猪价格波动原因和规律。然后在对山西省近三年生猪价格的历史数据进行收集、整理和研究的基础上,借助当前先进的长短期记忆神经网络预测方法,分别对长短期记忆神经网络模型和门限循环单元网络模型进行多次训练,实现了对其Pycharm中的运行。将二者进行对比,得出长短期记忆神经网络模型在预测中误差更小,效果更优,并用其对山西省三种生猪价格进行了短期的预测,得出山西省生猪价格呈上升趋势,未来四个月生猪价格会先小幅下跌再上涨,呈波动性上升状态,但不会大幅度上涨的结论。最后,将模型与山西省生猪行情数据进行应用,实现了生猪行情数据可视化软件,可以显示山西省各个地级市之前一年的生猪价格以及未来一年的预测数据,为用户提供了更方便快捷的生猪价格获取途径。基于生猪行业发展现状,本文使用了先进的神经网络模型进行预测,为养殖户和其他市场参与者合理安排采购、生产和销售计划,减少盲目性提供了主要的参考依据,进一步增强了生猪行情数据对生产和销售等环节的指导意义。