發(fā)布時間：2017-12-28 16:12

  本文關鍵詞：基于互聯(lián)網的農產品價格空間傳導分析研究　出處：《中國科學技術大學》2017年碩士論文　論文類型：學位論文

  更多相關文章： 價格空間傳導 農產品名稱識別 條件隨機場 農業(yè)本體 Granger因果檢驗 數(shù)據可視化

【摘要】：我國農產品買難賣難問題日益凸顯,嚴重影響農民收益和農業(yè)經濟秩序穩(wěn)定。農產品價格傳導作為價格機制中不可或缺的組成內容,對于及時發(fā)現(xiàn)商品交易過程中買難賣難現(xiàn)象具有重要意義。而目前的農產品價格傳導研究主要利用國家、省份的農業(yè)相關統(tǒng)計年鑒數(shù)據,存在嚴重滯后且數(shù)據粒度較粗,無法及時發(fā)現(xiàn)商品價格在不同城市間傳導規(guī)律。隨著信息化技術的快速發(fā)展,互聯(lián)網已經成為最重要的信息源頭,網絡上農產品電商平臺超過30000家,每天定時發(fā)布更新農產品公告、供求、價格等消息,數(shù)據實時且價格可細化到各個城市農貿市場一級,因此利用這些平臺數(shù)據就有可能更加精確發(fā)現(xiàn)農產品價格空間傳導路徑。本文重點以互聯(lián)網大數(shù)據為背景,針對農產品價格在不同地域的傳導方向、周期等內容開展研究,具體來說,包括以下3部分。(1)由于互聯(lián)網信息缺乏統(tǒng)一的描述格式,數(shù)據冗余且表達不一致,因此首先對農產品名稱與類別進行語義級的自動識別。而傳統(tǒng)的基于條件隨機場(CRF)的信息抽取方法在農產品名稱與類別識別過程中依賴樣本語料,人工標注工作量大,沒有考慮語義特征,準確率低。因此本文為解決該問題,利用CRF結合農業(yè)本體的方法進行農產品名稱與類別識別。共使用詞、詞性、地理屬性和農業(yè)本體概念4種特征,完成4組對比實驗,識別7種農產品類別。通過實驗表明本體概念的加入使CRF開放測試的總體準確率、召回率、F值提高了 10.20%、59.78%以及35.17%,從而有效實現(xiàn)了互聯(lián)網農產品相關信息的語義級獲取。(2)以西紅柿為例,選取北京、上海、重慶等26個城市的從2016年1月11日到2017年2月27日的以3天為周期的共計138條價格時間序列數(shù)據。以300千米為半徑將城市劃分為8個區(qū)域,分別對同一區(qū)域內的城市西紅柿價格數(shù)據進行平穩(wěn)性判斷即ADF單位根檢驗、長期穩(wěn)定性衡量即Johansen協(xié)整分析并實現(xiàn)價格傳導方向判斷的Granger因果檢驗。綜合考慮空間與時間因素,估算出價格空間傳導的合理周期并得到傳導路徑,有利于減緩價格大幅度波動。(3)基于西紅柿價格空間傳導路徑研究整理出來的農產品相關數(shù)據,開發(fā)了可視化系統(tǒng),可實現(xiàn)以時間、價格或地區(qū)等不同維度的可視化展示,提高了決策的可交互性。
[Abstract]:The problem of difficult to buy agricultural products is becoming more and more difficult in China, which seriously affects the farmers' income and the stability of the agricultural economic order. As an indispensable component of the price mechanism, the price transmission of agricultural products is of great significance to the timely discovery of difficult buying and selling in the process of commodity trading. However, the current agricultural price transmission research is mainly based on the agricultural related statistical yearbook data of the country and the provinces, which is seriously lagged behind and the data granularity is relatively coarse, which can not find the transmission rule between commodity prices in different cities in time. With the rapid development of information technology, the Internet has become the most important source of information on the network, agricultural business platform more than 30000, daily update of agricultural products supply and demand, price announcements and news, real-time data and the price can be refined to each city farmers market level, so the use of these platform data may be more accurate the price discovery space transmission path of agricultural products. Based on the Internet big data, this paper focuses on the direction and cycle of agricultural products prices in different regions. Specifically, it includes the following 3 parts. (1) due to the lack of unified description format of Internet information, redundant data and inconsistent expression, we first automatically identify the semantic level of agricultural product names and categories. The traditional information extraction method based on conditional random fields (CRF) relies on sample corpus in the process of identifying agricultural product names and categories, and the workload of manual annotation is large without considering the semantic features and low accuracy. Therefore, in order to solve this problem, the name and category of agricultural products are identified by CRF combined with the method of agricultural ontology. A total of 4 types of agricultural products are identified by 4 groups of comparative experiments, including the common use of words, words, geographical attributes and agricultural noumenon concepts. Experiments show that the overall accuracy, recall rate and F value of CRF open test increased by 10.20%, 59.78% and 35.17%, which effectively realized the semantic level acquisition of Internet related agricultural products information. (2) taking tomatoes as an example, 138 price time series data with 3 days from January 11, 2016 to February 27, 2017 were selected from 26 cities in Beijing, Shanghai and Chongqing. The 300 km radius of the city will be divided into 8 regions, respectively, on the same area of the city of tomato price data to determine stability of ADF unit root test, measure the long-term stability of Johansen cointegration analysis and Granger causality test to determine the direction of price conduction. Considering the factors of space and time, the reasonable cycle of price space conduction is estimated and the conduction path is obtained, which is beneficial to slow down the large fluctuation of price. (3) based on Tomato's spatial transmission path, we have developed a visualization system, which can realize visual display in different dimensions such as time, price or region, and improve the interactivity of decision-making.
【學位授予單位】：中國科學技術大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：F323.7;TP391.1

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本文編號：1346498