本文關鍵詞：基于SVM的蔬菜需求預測系統(tǒng)研究

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【摘要】：我國是農業(yè)大國,同時也是農產品消費大國。蔬菜消費在居民個人消費中占據一定比重,并且屬于必須品,在國民經濟中占有非常重要的地位。對蔬菜進行未來短時間內的需求預測及供需預警研究對農業(yè)消費生產穩(wěn)定及居民生活有巨大的意義。 近年來,國內外很多學者在需求預測上,提出了很多有創(chuàng)新性和實踐意義的方法。但在研究蔬菜需求預測問題中,因影響蔬菜需求因素多且復雜,是一種高度非線性關系,而傳統(tǒng)預測方法一般常采用簡單的數學模型進行預測,預測精度比較低,蔬菜短期需求預測復雜的非線性問題已經成了研究的重點。 為了提高蔬菜需求的預測精度,本文利用支持向量機(Support Vector Machine,SVM)預測方法對蔬菜的消費市場需求進行短期預測。此外,本文充分考慮蔬菜供需隨天氣變化、氣候條件、節(jié)假日等因素的影響而動態(tài)變化的情況,將這些影響因素納入蔬菜需求預測中,運用模糊理論進行模糊化處理；在此基礎上提出基于支持向量機的蔬菜短期需求預測模型,實際算例驗證了本文提出的該預測模型的精確性。并應用此模型構建了蔬菜供需預測系統(tǒng),實現了數據采集處理、需求預測、波動預警和相關信息展示等功能。本文的系統(tǒng)對蔬菜消費相關信息的采集、發(fā)布以及預警等過程進行了創(chuàng)新,對蔬菜供需管理著著一定的現實意義,本文所采用的模型來預測蔬菜需求量更貼近現實市場,能有效提高了預測精度,具有一定的應用價值。
【關鍵詞】：蔬菜 支持向量機 需求預測
【學位授予單位】：北京交通大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：F323.7;F224
【目錄】：

• 致謝5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-11
• 1 緒論11-19
• 1.1 研究背景11-12
• 1.2 研究目的與意義12-13
• 1.3 國內外研究現狀13-17
• 1.3.1 預測方法研究現狀13-15
• 1.3.2 農產品需求預測研究現狀15-17
• 1.4 研究內容和研究思路17-19
• 2 相關理論和技術19-27
• 2.1 支持向量機方法19-21
• 2.2 因果關系檢驗基本理論21-24
• 2.2.1 數據平穩(wěn)性檢驗21-22
• 2.2.2 格蘭杰因果關系檢驗22-24
• 2.3 系統(tǒng)實現的關鍵技術24-26
• 2.3.1 SSH框架24-25
• 2.3.2 數據庫技術25
• 2.3.3 WebGIS技術25-26
• 2.4 本章小結26-27
• 3 蔬菜需求預測因素分析27-37
• 3.1 蔬菜需求特點分析27-29
• 3.1.1 蔬菜的特性27-28
• 3.1.2 蔬菜供需的特點28-29
• 3.2 蔬菜需求的影響因素分析29-36
• 3.2.1 因素選取及分類29
• 3.2.2 影響因素的模糊化處理29-31
• 3.2.3 閾值設定31-32
• 3.2.4 蔬菜需求因果關系分析32-36
• 3.3 本章小結36-37
• 4 蔬菜需求預測模型構建37-45
• 4.1 蔬菜需求預測方法的選取37-38
• 4.2 基于支持向量機的蔬菜需求預測模型38-40
• 4.2.1 輸入變量選取38-39
• 4.2.2 核函數構造39
• 4.2.3 損失函數及其求解39-40
• 4.2.4 參數選擇40
• 4.3 模型實例驗證40-44
• 4.3.1 蔬菜銷量數據來源及處理40
• 4.3.2 模型預測步驟40-41
• 4.3.3 驗證過程41-44
• 4.4 本章小結44-45
• 5 蔬菜需求預測系統(tǒng)開發(fā)與實現45-66
• 5.1 系統(tǒng)分析45-47
• 5.1.1 系統(tǒng)需求分析45
• 5.1.2 系統(tǒng)功能分析45-47
• 5.2 系統(tǒng)的總體設計47-50
• 5.2.1 系統(tǒng)的結構設計47-49
• 5.2.2 系統(tǒng)的整體架構49-50
• 5.2.3 系統(tǒng)運行和開發(fā)環(huán)境50
• 5.3 系統(tǒng)的詳細設計50-58
• 5.3.1 數據采集處理模塊設計51-53
• 5.3.2 蔬菜需求預測模塊設計53-55
• 5.3.3 蔬菜需求波動預警模塊設計55-56
• 5.3.4 蔬菜需求信息展示模塊設計56
• 5.3.5 數據庫設計56-58
• 5.4 系統(tǒng)的實現58-65
• 5.4.1 數據采集處理功能58-60
• 5.4.2 蔬菜需求預測功能60-62
• 5.4.3 蔬菜需求預警功能62-63
• 5.4.4 蔬菜需求信息展示功能63-65
• 5.5 本章小結65-66
• 6 結論66-68
• 6.1 研究結論66-67
• 6.2 研究展望67-68
• 參考文獻68-71
• 作者簡歷及攻讀碩士學位期間取得的研究成果71-73
• 學位論文數據集7

【參考文獻】

中國期刊全文數據庫 前10條

1 王曉梅;;灰色理論GM(1,1)模型在我國畜產品產量預測中的應用[J];安徽農業(yè)科學;2007年01期

2 羅丹;劉殿國;;海南蔬菜產量組合模型預測研究[J];財經界(學術版);2011年11期

3 王煒;劉悅;李國正;吳耿鋒;馬欽忠;趙利飛;林命，

本文編號：755588