基于BP神经网络的烟台苹果收购价格预测

发布时间：2021-12-09 10:49

　　烟台是我国苹果产量的大市,烟台苹果的种植与栽培是烟台经济的支柱产业。近年来苹果收购价格波动频繁,幅度也较大,烟台果农常常要面对“丰产不丰收”的尴尬局面,极大的影响着烟台果农的经济收入,挫伤果农的生产积极性。针对这一现象,本文深入考察了解,选取可能影响烟台苹果收购价格的主要因素,以期利用BP神经网络可以预测未来观察结果的功能,建立市场收购价格的预测模型,借以帮助烟台果农更好的应对市场的变换,减少因为信息匮乏,生产决策盲目而造成的经济损失。 本文调查收集了2004～2011年烟台苹果的市场收购价格作为因变量,试图通过数据分析,对未来收购价格走势进行一定的预测。文中根据均衡价格理论从影响烟台苹果价格的需求和供给两方面,建立影响因素分析框架,选取了总产量、库存量、生产要素价格、农村住户出售苹果金额、流通成本(公路通车里程和车用燃料价格指数)、城镇居民家庭可支配收入、替代产品(陕西苹果、浙江柑橘)价格共9个指标；为了确保所选取的影响因素能够准确地反映烟台苹果收购价格,从而保证使用神经网络评价结果的科学性和客观性,首先进行了简单的相关性分析,剔除了与苹果价格相关性差的公路通车里程数、车用燃油价格指...

【文章来源】： 北京交通大学北京市 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：58 页

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致谢
中文摘要
ABSTRACT
1 引言
    1.1 研究背景
        1.1.1 烟台苹果发展现状
        1.1.2 农业发展对BP神经网络的应用需求
    1.2 研究目的与意义
        1.2.1 国家政策要求科技发展农业
        1.2.2 农业生产需求现代科学的支持
        1.2.3 烟台苹果应对市场风险的需求
    1.3 论文的框架
2 理论综述
    2.1 预测理论
        2.1.1 预测理论及其在农业中的应用
        2.1.2 预测理论常用技术介绍
    2.2 BP神经网络
        2.2.1 BP网络的建立
        2.2.2 网络训练算法
3 影响因素及预测方法的确定
    3.1 烟台苹果收购价格影响因素的选取
        3.1.1 烟台苹果需求影响因素
        3.1.2 烟台苹果供给影响因素
        3.1.3 影响烟台苹果价格的系统外因素
        3.1.4 影响因素的分析框架
    3.2 预测方法的确定
        3.2.1 BP神经网络预测方法
        3.2.2 原始数据的预处理
        3.2.3 BP神经网络预测的可行性分析
4 神经网络预测模型的建立
    4.1 影响因素的SPSS分析
    4.2 网络层数的确定
    4.3 隐含层神经元数目的确定
    4.4 初始值选取的确定
    4.5 学习速率的确定
    4.6 期望误差的选取及模型的确定
    4.7 模型的验证及结果分析
5 结论
    5.1 主要工作与成果
    5.2 存在不足
参考文献
附录A
作者简历
学位论文数据集


【参考文献】：
期刊论文
[1]时序数据挖掘技术在预测农产品价格方面的应用研究 [J]. 明达官,徐奇,周智彬,张彬连.  软件导刊. 2010(03)
[2]数据挖掘技术及其应用现状 [J]. 吴全胜,马敏.  科技信息. 2009(33)
[3]论农产品价格上涨与农民收入增长 [J]. 陈满雄.  湘南学院学报. 2008(06)
[4]我国农产品市场风险的形成及防范研究 [J]. 王川.  中国食物与营养. 2008(09)
[5]农业电子商务中模糊数据挖掘技术的应用 [J]. 李业刚,宋道金,王淑君,赵公波.  农机化研究. 2008(01)
[6]农产品价格风险及其防范 [J]. 刘总理,李养生.  理论导刊. 2007(04)
[7]基于数据仓库的农业环境监测系统的研究实现 [J]. 杨杨,赵政.  计算机工程与应用. 2007(09)
[8]基于灰色理论与BP算法的宏观经济预测模型研究 [J]. 石为人,冯治恒.  计算机与数字工程. 2007(01)
[9]烟台苹果飘香海内外的原因探析 [J]. 肖梅.  农产品加工(学刊). 2006(03)
[10]基于Matlab的神经网络预测模型研究 [J]. 郭涤,周军.  物流科技. 2006(01)

硕士论文
[1]黄金交易市场的预测分析与研究[D]. 郭彩先.武汉理工大学. 2008
[2]基于神经网络的期货价格预测与模型实现[D]. 李自珍.首都师范大学. 2008



本文编号：3530508