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相似文献
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1.
以2000年1月至2015年5月的江西生猪价格数据为研究对象,利用Census-X12和HP滤波分解方法探索生猪价格波动的特征,结合逐步回归法和灰色关联分析识别影响生猪价格波动的显著因素,在此基础上,构建LS-SVM模型对生猪价格进行预测。结果表明,生猪价格波动具有明显的季节性,每年的1月份季节因子最大,6月份降至全年的最低点;2000年以来生猪价格共经历了7个波动周期,平均周期为25.3个月;随机性成分对生猪价格的贡献日益增大,玉米价格、仔猪价格、猪肉价格、生产者预期、牛肉价格和疫情对生猪价格的波动有显著作用,其中玉米价格和仔猪价格的影响较大;LS-SVM模型的预测值和真实值很接近,平均误差仅为1.37%,LS-SVM能较好地反映生猪价格及其影响因素之间的复杂的非线性关系。  相似文献   

2.
以2000年1月至2015年5月的江西生猪价格数据为研究对象,利用Census-X12和HP滤波分解方法探索生猪价格波动的特征,结合逐步回归法和灰色关联分析识别影响生猪价格波动的显著因素,在此基础上,构建LS-SVM模型对生猪价格进行预测。结果表明,生猪价格波动具有明显的季节性,每年的1月份季节因子最大,6月份降至全年的最低点;2000年以来生猪价格共经历了7个波动周期,平均周期为25.3个月;随机性成分对生猪价格的贡献日益增大,玉米价格、仔猪价格、猪肉价格、生产者预期、牛肉价格和疫情对生猪价格的波动有显著作用,其中玉米价格和仔猪价格的影响较大;LS-SVM模型的预测值和真实值很接近,平均误差仅为1.37%,LS-SVM能较好地反映生猪价格及其影响因素之间的复杂的非线性关系。  相似文献   

3.
【目的】我国是猪肉生产及消费的大国,近年来,猪肉价格波动呈现频率加快、幅度增大的趋势。猪肉价格波动不仅增加农户收益的风险性,也在一定程度上影响广大民众的生活。正确识别猪肉价格波动的影响因素并对猪肉价格波动进行科学预测,有助于确保市场健康平稳运行。【方法】运用多维关联规则定量分析生猪养殖加工产业链、替代品市场、宏观经济环境变化、突发性事件和国际市场环境等 5 方面共 16 种因素与猪肉价格波动的关联和影响程度,将挖掘得到的高相关因素作为模型输入变量,运用支持向量回归机构造提前多步的猪肉价格波动预测模型。【结果】与猪肉价格波动关联程度最高的前 3 位因素是生猪疫病、生猪价格和仔猪价格,置信度分别为 1.00、0.93 和 0.82;对猪肉价格影响程度最大的前 3 位因素是生猪疫病、猪肉产量和出栏猪肉量,提升度分别为 1.84、1.67 和 1.67。相较于基准预测模型,将 12 个高相关影响因素作为模型输入,均方根误差减少 29.11%,平均绝对百分比误差减少 16.00%。【结论】使用多维关联规则进行变量筛选,不仅能减少模型的变量个数,还能有效提高模型的预测精度。鉴于生猪疫病对猪肉价格波动的关键影响作用,政府相关管理部门应提高对动物疫病的风险防范意识。  相似文献   

4.
以2005-2014年30个省份的猪肉价格为研究对象,采用空间统计学中单变量全局空间自相关分析研究猪肉价格的时空分布格局,利用双变量全局空间自相关分析方法研究猪肉价格与供给、需求、成本3方面11个影响因素的时空耦合关系。研究结果表明,在时空关系方面,2005-2008年猪肉价格总体上呈地区间的显著正相关性,2008年之后相关性减弱,猪肉价格的空间差异较大;影响因素方面,猪肉价格与成本因素的生猪价格、仔猪价格、玉米价格呈较强的正相关性。  相似文献   

5.
基于多元回归的BP神经网络生猪价格预测模型   总被引:3,自引:0,他引:3  
生猪价格波动是由多种因素共同影响决定的,准确预测生猪价格对稳定农产品市场具有重要意义。首先分析影响生猪价格波动的影响因子及生猪价格变化规律和趋势,然后通过灰色关联度分析和Stepwise回归分析影响生猪价格波动的主要影响因子,再利用多元回归分析和反向传播(BP)神经网络构建BP-多元回归预测模型,对生猪价格进行预测,并对预测结果进行分析。结果表明,BP-多元回归预测模型较单一的多元回归和BP神经网络预测模型预测精度提高了10百分点以上,预测精度高达93.3%,大大提高了生猪价格预测的准确性和可靠性。  相似文献   

6.
通过烤烟理化指标建立烤烟感官评价BP神经网络预测模型。以河南地区223个烤烟样本为研究对象,通过因子分析,筛选了12项烤烟理化指标作为网络输入变量、10项感官评价指标作为输出变量构建预测模型。结果表明:构建的10个网络预测模型目标值与预测值拟合度较好。各网络模型线性回归分析预测值和目标值均呈现极显著相关性。除劲头模型(R2=0.6839)外,其余各感官指标预测模型对样本的整体方差解释率均可达到70%以上。说明所构建的BP网络模型可以较好地对烤烟各感官指标得分进行预测评价。  相似文献   

7.
通过烤烟理化指标建立烤烟感官评价BP神经网络预测模型。以河南地区223个烤烟样本为研究对象,通过因子分析,筛选了12项烤烟理化指标作为网络输入变量、10项感官评价指标作为输出变量构建预测模型。结果表明:构建的10个网络预测模型目标值与预测值拟合度较好。各网络模型线性回归分析预测值和目标值均呈现极显著相关性。除劲头模型(R2=0.6839)外,其余各感官指标预测模型对样本的整体方差解释率均可达到70%以上。说明所构建的BP网络模型可以较好地对烤烟各感官指标得分进行预测评价。  相似文献   

8.
中国生猪价格波动影响因素的实证分析   总被引:2,自引:0,他引:2  
分别从供给和需求两个层面来阐述引起中国生猪价格波动的主要影响因素,通过建立多元线性模型和1阶AR(1)模型对“季节调整”后的数据进行回归分析,以此测度各主要因素对生猪价格的影响程度.结果表明,生猪价格波动的原因主要来自于供给方面,从回归结果来看,生猪价格与仔猪价格、玉米价格、鸡肉价格呈正相关,与生产者预期、疫情呈负相关,其中玉米价格的波动对生猪价格影响最大,其次是仔猪价格.提出了要稳定玉米价格及高效安全的饲料供应、保障能繁母猪达到合理规模、健全生猪生产和市场的预警机制、强化生猪疫病防治体系的建设等政策建议.  相似文献   

9.
蓝藻水华反演图被用于判断某一水域在某一时刻是否暴发蓝藻水华,进而直接以蓝藻水华发生与否的二元变量为被预测变量,以水质、水文、气象3类监测变量为预测变量构建蓝藻水华暴发Probit短期预测模型。以太湖大贡山水域作为案例进行该预测模型的实证研究。结果表明,该预测模型的评价指标值较好;平均相对误差为13.5%,接近或小于2个对照模型;该模型在空间精度和时间精度方面具有显著优势;隔天预测模型的准确性最高,预测周期加长时预测准确性降低;将所有可用监测变量都纳入预测模型时的预测准确度高于仅采用可用监测变量的若干子集时的准确度。  相似文献   

10.
为指导生猪生产和提高农民收入,以1977-2007年我国生猪出栏数量与农民人均实际纯收入数据为样本,采用VAR模型以及格兰杰(Granger)因果关系检验,对变量样本期内外的数值进行预测并分析了变量之间的因果关系.结果表明:近年我国生猪年出栏和农民实际人均纯收入的增长分别为3.6%和5%,生猪生产与农民收入之间不存在格...  相似文献   

11.
生猪生产与农民收入的关系   总被引:1,自引:0,他引:1  
为指导生猪生产和提高农民收入,以1977-2007年我国生猪出栏数量与农民人均实际纯收入数据为样本,采用VAR模型以及格兰杰(Granger)因果关系检验,对变量样本期内外的数值进行预测并分析了变量之间的因果关系。结果表明:近年我国生猪年出栏和农民实际人均纯收入的增长分别为3.6%和5%,生猪生产与农民收入之间不存在格兰杰因果关系,即从长期来看生猪生产并不能有效地提高农民收入,农民收入的提高也不能促进生猪生产的发展。  相似文献   

12.
黄山毛峰茶贮藏时间电子鼻检测方法研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
利用电子鼻对6个贮藏时间5个等级的黄山毛峰茶进行检测,首先获取反映茶叶香气的原始特征向量,再通过主成分分析法(PCA)提取出前5个主成分作为主特征向量,然后以主特征向量作为BP神经网络(BPNN)的输入,建立黄山毛峰茶贮藏时间预测模型(PCA BPNN)。结果表明:PCA BPNN对于贮藏0 d的茶叶,最大预测误差为11 d,5个(6.67%)样本预测误差超过13 d;对于贮藏60 d的茶叶,最大预测误差为13 d,4个(5.33%)样本预测误差超过10 d;对于贮藏120 d的茶叶,最大预测误差为16 d,7个(933%)样本预测误差超过10 d;对于贮藏180 d的茶叶,最大预测误差为19 d,8个(10.67%)样本预测误差超过10 d;对于贮藏240 d的茶叶,最大预测误差为21 d,8个(10.67%)样本预测误差超过10 d;对于贮藏300 d的茶叶,最大预测误差为14 d,6个(8.00%)样本预测误差超过10 d。该研究所建立的PCA BPNN预测模型可用于检测黄山毛峰茶贮藏时间,且与以原始特征变量作为输入的BPNN模型相比,性能更好。  相似文献   

13.
对陕西省生猪及猪肉生产进行准确预测,力求避免盲目扩大或缩小生产规模给陕西省生猪产业造成经济损失是本文的研究主题。首先,利用1999~2008年陕西省生猪及猪肉生产的相关数据,对其生猪及猪肉生产的现状进行了分析;其次,运用灰色系统理论建立了不同维的常规GM(1,1)模型群,根据不同维预测模型的相对误差优选出基础GM(1,1)模型,并建立了灰色新陈代谢GM(1,1)模型,对陕西省未来五年的生猪及猪肉生产进行了预测;最后得出结论并提出适应陕西省生猪及猪肉生产的相关建议。  相似文献   

14.
运用VAR模型,构建了生猪价格与玉米价格、仔猪价格、猪肉价格、育肥猪配合饲料价格之间的动态关系系统,着重探讨玉米价格、仔猪价格、猪肉价格、育肥猪配合饲料价格波动对生猪价格波动的影响规律,并根据中国畜牧信息网2000年1月~2010年11月的121个月度数据进行了实证分析。  相似文献   

15.
一直以来,我国公民在肉类消费中主要依赖于猪肉。近年来生猪价格波动剧烈,通过研究历年生猪价格和相关文献发现生猪价格会受到各种因素的影响,因此对这些影响因素先展开定性分析,并运用逐步回归、随机森林及神经网络等方法综合分析得出影响生猪价格的几个主要因素。最终研究表明影响生猪价格的两大主要因素分别是玉米价格和仔猪价格,牛肉价格和豆粕价格对生猪价格的波动也有着一定的影响,最后基于以上分析给出合理性建议。  相似文献   

16.
为提高农产品市场价格的预见性,及早采取措施减缓价格波动,以全国西红柿月度批发市场价格为预测目标,综合利用季节虚拟变量法、Census X12法、移动平均比率法、Holt-Winters季节指数平滑法、SARIMA法等建立短期预测模型,并根据模型预测误差大小赋予不同的权重值,从而建立组合预测方法。实证分析结果表明:单一模型预测误差波动较大,总体上随着预测周期变长精度下降。在2009年的评估预测中,所建立的5个单一短期预测模型平均绝对误差百分比(MAPE)为10%左右,其中Holt-Winters季节指数平滑法建立的短期预测模型精度最高,MAPE为6.81%。如果预测提前期为3个月,SARIMA模型的预测精度更高,准确率达到95%以上。在实证分析的基础上,采用组合预测方法对2010年西红柿价格进行了预测。  相似文献   

17.
河南生猪及猪肉生产预测模型的建立及分析   总被引:4,自引:1,他引:3  
对河南生猪及猪肉生产现状进行分析,在此基础上,运用灰色系统理论建立了生产预测模型,并结合市场供需进行了预测,结合市场分析,提出了河南生猪生产的对策与建议.  相似文献   

18.
中国人均食用粮食消费量的时序预测   总被引:1,自引:0,他引:1  
粮食消费预测是安排粮食生产、调整粮食种植结构、制定粮食安全和农业可持续发展战略的重要理论依据。利用粮食消费量与时间之间的相关关系, 采用SPSS程序包进行筛选, 建立我国人均食用粮食消费的时序预测模型。研究结果表明, 所建立的三个时序预测模型的拟合度等统计指标高度显著, 运用所建模型对所获资料进行的内推预测比较准确, 但外推预测结果因影响因素多, 其准确性有待时间和实际的检验。  相似文献   

19.
张维宏 《广东农业科学》2010,37(12):179-181
广东是全国的猪肉消费大省,也是生猪生产大省。由于2006年生猪价格的低迷和高致病性蓝耳病疫情的影响,广东生猪出栏数量由2006年的3 634.82万头骤减至2007的3 213.88万头,出栏数量减少了11.58%。分析了广东生猪养殖现状,并利用灰色预测模型对广东生猪出栏数量进行预测,以期为政府制定相关生猪产业政策提供参考。  相似文献   

20.
以2004年1月~2010年7月间影响生猪生产育肥配合饲料价格价格、玉米价格、豆粕价格和小麦麸价格为解释变量,采用经典时间序列计量经济学方法,构建了一个统计特征合理的生猪生产函数。通过对模型的分析发现:育肥配合饲料价格、玉米价格及待宰活猪前一期价格对待宰活猪价格影响较大。  相似文献   

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