粮食价格预警的目的是为了把握粮食价格的运行态势，以便对其不正常状况及时调控，保证粮食经济持续健康稳定的发展。论文依照明确警情、寻找警源、分析警兆、预报警度四个步骤逐步展开研究，确定粮食价格的波动率作为粮食价格的警情指标，并用系统化方法研究了粮食价格的警限，系统分析了粮食价格的警源，把之归纳为八类因素。在此基础上，筛选出23个警兆指标：农用生产资料价格增长率、粮食播种面积增长率、粮食单产增长率、粮食受灾面积增长率、粮食净进口量变化率、粮食储备变动率、人口增长率、人均收入增长率、城镇人口增长率、食品工业产值增长率、猪年末头数增长率、医药纺织工业产值增长率、粮食市场化程度、以上年为基年的通货膨胀率、国家粮食定购价格增长率、农业科技投入增长率、农业基础设施投入增长率、农、林、科技高校大、中专毕业生人数增长率、财政支农资金比重及农业信贷增长率、国际粮食市场价格增长率、人民币汇率增长率、上期粮食价格增长率、经济作物价格增长率。同时论文在预警方法上作了新的尝试，把粮食价格预警问题转换成一个机器学习问题，引进当前国际上机器学习领域中比较热门的统计学习理论和支持向量机方法，用顺序回归算法对历史数据进行学习建立了粮食价格预警模型。