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　　针对农产品价格数据的非线性特点，提出基于EMD-PSO-ARIMA模型的农产品价格预测模型。首先利用EMD算法消除价格数据的不平稳性，其次应用PSO算法优化ARIMA模型的滞后参数，并对原始数据分解后的序列进行预测，最后对多个预测值进行累加得到最终结果。以河南省某农贸市场2004年1月至2021年12月鳞茎类作物（以大蒜为例）、根茎类作物（以土豆为例）及叶菜类作物（以白菜为例）的价格数据为研究对象进行实证研究。对大蒜、土豆、白菜价格进行预测，EMD-PSO-ARIMA模型的RMSE为0.029 5、0.016 8、0.066 9,MAE为0.027 4、0.018 9、0.059 8,MAPE分别为0.32%、0.64%、2.54%；与ARIAM、PSO-ARIMA、EMD-ARIMA模型相比，EMD-PSO-ARIMA模型的3个评价指标均有不同程度的降低，模型预测精度最高。EMD-PSO-ARIMA模型能够有效对3种农产品的价格做出精准预测，在一定程度上提高了模型预测性能，能够为农业生产者、经营者、政府提供决策支持，维护农业市场的稳定。