本文關(guān)鍵詞：基于混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的我國蔬菜價格短期預(yù)測研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：蔬菜是我國居民日常生活的重要消費(fèi)品，也是支撐農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展的一個重要產(chǎn)業(yè)。蔬菜價格的波動關(guān)乎菜農(nóng)收入和居民生活質(zhì)量，而保持菜價穩(wěn)定也成為政府的一項(xiàng)重要職責(zé)。近幾年我國蔬菜價格大漲大跌現(xiàn)象頻現(xiàn)，“蒜你狠、豆你玩、姜你軍”等蔬菜價格異常波動事件給農(nóng)民增收、居民生活、市場秩序和社會穩(wěn)定造成了一系列的負(fù)面影響。如何對蔬菜市場未來的運(yùn)行狀況進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)測，以確保蔬菜市場的平穩(wěn)運(yùn)行、保障菜農(nóng)收入和消費(fèi)者生活的穩(wěn)定，逐漸成為社會各界關(guān)注的熱點(diǎn)和研究界研究的焦點(diǎn)之一。 為此，本研究以蔬菜市場價格短期預(yù)測研究為切入點(diǎn)，以期實(shí)現(xiàn)對蔬菜市場未來發(fā)展態(tài)勢進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)測，以達(dá)到穩(wěn)定蔬菜市場平穩(wěn)運(yùn)行的目的。論文在充分查閱國內(nèi)外相關(guān)研究文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，針對目前研究中存在的不足，主要從以下幾個方面開展研究：第一，全面梳理了國內(nèi)外關(guān)于蔬菜價格短期預(yù)測的理論和方法，包括線性預(yù)測方法和以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為代表的非線性預(yù)測方法，并分析各種方法的適用范圍和優(yōu)缺點(diǎn)；第二，系統(tǒng)研究了我國蔬菜市場價格波動特點(diǎn)及變動規(guī)律，在此基礎(chǔ)上從生產(chǎn)和消費(fèi)兩方面對蔬菜價格波動的影響因素進(jìn)行了分析；第三，應(yīng)用智能信息分析技術(shù)，構(gòu)建混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并以大白菜日度價格時間序列為樣本數(shù)據(jù)，對其進(jìn)行建模和預(yù)測分析，將所預(yù)測的結(jié)果與計量經(jīng)濟(jì)學(xué)預(yù)測模型--ARIMA模型預(yù)測結(jié)果進(jìn)行比較。 通過研究，本文得到以下幾點(diǎn)主要結(jié)論： （1）我國蔬菜價格波動幅度近年來有加劇的趨勢，在蔬菜價格各個波動成分中，季節(jié)性波動對整個蔬菜價格波動的貢獻(xiàn)率達(dá)到56.16%，影響最大；（2）混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在蔬菜價格短期預(yù)測研究上無論是預(yù)測精度還是擬合效果均明顯優(yōu)于ARIMA模型，顯示了其在處理非線性問題上的優(yōu)勢；（3）通過實(shí)證分析證明了以混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為代表的人工智能模型在蔬菜價格短期監(jiān)測預(yù)警中擁有廣闊應(yīng)用前景。 本文在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型應(yīng)用和蔬菜價格短期預(yù)測研究方面，，取得了一定的成果，為人工智能方法在農(nóng)產(chǎn)品價格短期監(jiān)測預(yù)警中的應(yīng)用展開了探索和嘗試，但是也存在一些缺點(diǎn)和不足，在今后的研究工作中將繼續(xù)致力于人工智能方法在蔬菜價格監(jiān)測預(yù)警和控制優(yōu)化領(lǐng)域的應(yīng)用，期待為穩(wěn)定農(nóng)產(chǎn)品價格提供技術(shù)和政策支持。
【關(guān)鍵詞】：蔬菜價格 混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 短期預(yù)測
【學(xué)位授予單位】：中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號】：TP183;F323.7
【目錄】：

• 摘要6-7
• Abstract7-13
• 第一章 前言13-20
• 1.1 研究的背景與意義13-14
• 1.1.1 研究背景13-14
• 1.1.2 研究意義14
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀14-17
• 1.2.1 農(nóng)產(chǎn)品短期價格預(yù)測的傳統(tǒng)方法14-16
• 1.2.2 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的農(nóng)產(chǎn)品短期價格預(yù)測智能方法16-17
• 1.3 研究方法與技術(shù)路線17-19
• 1.3.1 論文研究方法17-18
• 1.3.2 論文技術(shù)路線18-19
• 1.4 研究創(chuàng)新點(diǎn)與可能的不足19-20
• 第二章 我國蔬菜市場價格形勢分析20-29
• 2.1 蔬菜價格波動研究方法20-21
• 2.2 蔬菜市場價格波動特點(diǎn)及規(guī)律21-23
• 2.2.1 我國蔬菜價格異常波動次數(shù)頻繁，波動幅度越來越大21-22
• 2.2.2 具有明顯的周期性和季節(jié)性波動特點(diǎn)，年度間具有逐年上漲的趨勢22-23
• 2.2.3 季節(jié)波動對蔬菜價格波動的貢獻(xiàn)率最大，周期波動次之，隨機(jī)波動最小23
• 2.3 蔬菜市場價格波動影響因素分析23-29
• 2.3.1 我國蔬菜供給因素分析23-26
• 2.3.2 我國蔬菜需求因素分析26-29
• 第三章 蔬菜市場短期價格預(yù)測智能方法理論基礎(chǔ)29-34
• 3.1 混沌理論29
• 3.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論29-32
• 3.2.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述29-30
• 3.2.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學(xué)模型30-32
• 3.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的應(yīng)用32-34
• 3.3.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域應(yīng)用的優(yōu)勢32-33
• 3.3.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的主要應(yīng)用方向33-34
• 第四章 基于混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的蔬菜價格短期預(yù)測模型構(gòu)建研究34-37
• 4.1 混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型整體框架34
• 4.2 混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建方法和步驟34-37
• 第五章 基于混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的蔬菜價格短期預(yù)測實(shí)證分析37-46
• 5.1 研究對象的選擇與預(yù)處理37
• 5.1.1 研究對象的確定37
• 5.1.2 樣本選擇與預(yù)處理37
• 5.2 混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的確定37-40
• 5.2.1 混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)的選擇38-39
• 5.2.2 混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)的選擇39-40
• 5.3 混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練與構(gòu)建40-43
• 5.3.1 混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練參數(shù)設(shè)定及結(jié)果40-42
• 5.3.2 混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建結(jié)果42-43
• 5.4 混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仿真與預(yù)測結(jié)果43-46
• 5.4.1 混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型仿真結(jié)果43-44
• 5.4.2 混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測結(jié)果44-46
• 第六章 結(jié)論與建議46-49
• 6.1 研究結(jié)論46-47
• 6.1.1 我國蔬菜價格波動季節(jié)性因素影響明顯，價格波動幅度越來越大46
• 6.1.2 混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在進(jìn)行短期預(yù)測方面明顯優(yōu)于傳統(tǒng)計量經(jīng)濟(jì)方法46
• 6.1.3 混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在蔬菜價格短期監(jiān)測預(yù)警中用于廣闊前景46-47
• 6.2 存在不足47
• 6.2.1 研究對象選擇不夠具體47
• 6.2.2 數(shù)據(jù)規(guī)模較少，一定程度上降低了模型預(yù)測的準(zhǔn)確性47
• 6.2.3 沒有對混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在算法上進(jìn)行不同的優(yōu)化和比較47
• 6.2.4 未能建立適合于普通人員的 GUI 工具或預(yù)測系統(tǒng)47
• 6.3 建議47-49
• 6.3.1 集中優(yōu)勢資源盡快組建我國鮮活農(nóng)產(chǎn)品價格監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)47-48
• 6.3.2 建立完善的信息發(fā)布機(jī)制，發(fā)揮監(jiān)測預(yù)警工作對農(nóng)民、企業(yè)和政府的指導(dǎo)作用48
• 6.3.3 重視人工智能技術(shù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用48-49
• 參考文獻(xiàn)49-54
• 致謝54-55
• 作者簡歷55-56

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前4條

1 郭強(qiáng);羅長壽;魏清鳳;;基于遺傳算法神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的蔬菜價格預(yù)報[J];安徽農(nóng)業(yè)科學(xué);2011年26期

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3 馬成林,吳才聰,張書慧,楊印生,李洪偉,韓云霞;基于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的變量施肥決策方法研究[J];農(nóng)業(yè)工程學(xué)報;2004年02期

4 張勁珊;謝祥添;;基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)蔬菜價格預(yù)測[J];江蘇商論;2011年04期

  本文關(guān)鍵詞：基于混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的我國蔬菜價格短期預(yù)測研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：300270