何紅霞，謝申汝，楊玉潔，王康寧，錢彬彬，楊寶華

(1.安徽農(nóng)業(yè)大學 信息與計算機學院，安徽 合肥 230036;2.農(nóng)業(yè)部農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)集成與應(yīng)用重點實驗室，安徽 合肥 230036;3.安徽農(nóng)業(yè)大學 經(jīng)濟管理學院，安徽 合肥 230036)

基于SMOreg的早稻最低收購價預(yù)測模型

何紅霞1,2，謝申汝1,2，楊玉潔3，王康寧1,2，錢彬彬1,2，楊寶華1,2

(1.安徽農(nóng)業(yè)大學 信息與計算機學院，安徽 合肥 230036;2.農(nóng)業(yè)部農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)集成與應(yīng)用重點實驗室，安徽 合肥 230036;3.安徽農(nóng)業(yè)大學 經(jīng)濟管理學院，安徽 合肥 230036)

構(gòu)建基于SMOreg的早稻最低收購價預(yù)測模型，對全國2006年～2016年的早稻最低收購價格進行預(yù)測。結(jié)果表明：SMOreg模型對早稻最低收購價格的預(yù)測結(jié)果穩(wěn)定，預(yù)測精度高，其平均絕對誤差達到6.676 1。所以，SMOreg模型能夠很好地對早稻最低收購價進行預(yù)測，且預(yù)測精度和可信性高。

最低收購價；早稻；SMOreg；預(yù)測模型

糧食的價格對于農(nóng)民的糧食生產(chǎn)起著非常重要的作用，對我國的糧食安全和國家的和諧發(fā)展有著重要意義。因此有必要對糧食最低收購價的波動情況進行研究。我國糧食最低收購價主要受糧食需求量、人口總數(shù)等影響因素的影響，具有一定的非線性。支持向量機序列最小優(yōu)化算法(Sequential Minimal Optimization，SMO)一直以來是刻畫和描述非線性現(xiàn)象的有效工具[1]，而SMOreg(Sequential Minimal Optimization with regOptimzer)作為一種改進的SMO算法可用于預(yù)測模型的建立。目前許多學者對糧食保護政策體制進行了分析研究，認為糧食最低收購價制度對糧食發(fā)展具有積極促進作用[2-4]；近幾年許多學者針對國內(nèi)糧食最低收購價的波動情況進行了研究，指出了影響糧食最低收購價波動的因素[5-8]。從研究方法上來看，對糧食最低收購價格預(yù)測的研究主要采用的是在經(jīng)驗數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上的定性分析，沒有確切地計算糧食最低收購價格與各個影響因子間的定量分析，所以本文以早稻最低收購價為例，建立早稻最低收購價格預(yù)測模型，進行定量分析，研究各個影響因數(shù)對糧食最低收購價格影響效果，為政府有關(guān)部門制定決策糧食收購價格的相關(guān)工作提供一定參考依據(jù)。

1 材料和方法

1.1 數(shù)據(jù)源及處理

本文從《中國統(tǒng)計年鑒2015》和世界糧農(nóng)組織數(shù)據(jù)庫收集了總?cè)丝跀?shù)、人口增長率等影響糧食價格的因素在2005-2015年的相關(guān)數(shù)據(jù)，從中華人民共和國國家統(tǒng)計局的數(shù)據(jù)庫中收集整理了2005-2015年的糧食產(chǎn)量、糧食需求量等影響最低收購價格的相關(guān)因子數(shù)據(jù)和2006-2016年的最低收購價格數(shù)據(jù)。根據(jù)所收集到的相關(guān)數(shù)據(jù)，經(jīng)過整理組合得到了2005-2015年糧食收購價格各影響因子的指標值。并對數(shù)據(jù)集進行簡單的統(tǒng)計分析，結(jié)果如表1所示。

表1 各屬性的平均值、標準差統(tǒng)計

續(xù)表

屬 性平均值標準差政府收購貿(mào)易糧數(shù)量52.29743.892政府銷售貿(mào)易糧數(shù)量62.45949.347財政支出94523.82145593.511早稻播種面積5805.57693.327人口總數(shù)134.1022.206農(nóng)村居民家庭純收入6474.8092590.243農(nóng)村居民家庭恩格爾系數(shù)40.8552.781早稻最低收購價105.18226.739

1.2 SMOreg原理

SMOreg算法[9]是基于順序最小優(yōu)化算法為解決回歸問題而提出的，其原理是通過設(shè)置回歸的優(yōu)化程序?qū)Σ煌腟MO改進算法進行選擇，實現(xiàn)支持向量機解決回歸問題。SMOreg通過在與對偶問題相關(guān)的優(yōu)化準則中獲得線索，使用兩個閡值參數(shù)，從而解決了普通SMO算法因包含一個單一閡值所引起的混亂與低效率的問題。

SMOreg算法的基本思路[10]為:

(1)當數(shù)據(jù)集{xi,yi}不能實現(xiàn)線性回歸時，回歸函數(shù)f(x)表達式為:

f(x)=w*φ(x)+b。

(1)

式中：w為權(quán)向量，b為閥值，φ(x)是樣本x到高維特征空間的一個非線性映射。

(2)為了提高其回歸效率，引入了松弛變量，通過將ε不敏感損失函數(shù)加入到式(1)的約束優(yōu)化問題中，可得到

。

(2)

(3)

再將對偶問題轉(zhuǎn)化為二次規(guī)劃的問題，從而建立拉格朗日方程式：

(4)

(3)用兩個閥值參數(shù)b_up和b_low來代替原問題中的閥值b。

。

(5)

那么，KKT優(yōu)化條件可以被等價地表示為

b_low≤b_up。

(6)

(7)

式中：K(xi,x)為SMOreg算法的核函數(shù)，本文選擇的是徑向基核函數(shù)(PolyKernel)

k(xi,xj)=(αxiTxj+c)p。

(8)

1.3 預(yù)測模型的建立

預(yù)測模型輸入數(shù)據(jù)為預(yù)測因子數(shù)據(jù)集，即前文所述的10個早稻最低收購價影響因數(shù)，輸出數(shù)據(jù)為早稻最低收購價。本研究應(yīng)用SMOreg模型預(yù)測早稻最低收購價，SMOreg預(yù)測模型建立的步驟如下：

步驟1：歸一化數(shù)據(jù)。采用min-max的標準化方法(離差標準化方法)對實驗的所有數(shù)據(jù)集進行相應(yīng)的歸一化處理，將所有數(shù)據(jù)映射到[0,1]之間。轉(zhuǎn)換函數(shù)如下：

(9)

式中：max為屬性數(shù)據(jù)中的最大值，min為屬性數(shù)據(jù)中的最小值。

步驟2：確定其核函數(shù)，核函數(shù)選擇的是徑向基函數(shù)。徑向基函數(shù):

圖1 SMOreg模型構(gòu)建流程圖

(10)

步驟3：用Gridsearch尋找最優(yōu)參數(shù)c和p。

網(wǎng)格搜索法其基本原理是讓c和p在一定的范圍內(nèi)劃分成網(wǎng)格，并網(wǎng)格內(nèi)的所有點進行遍歷取值，對于取得的c和p組合，利用交叉驗證法得到在此(c，p)組合下訓練集交叉驗證預(yù)測準確率，最終取使得交叉驗證準確率最高的那組(c，p)作為最佳的模型參數(shù)。

步驟4：用最優(yōu)模型參數(shù)(c，p)對訓練集進行訓練建模。

步驟5：用測試集對所建模型進行評估。

SMOreg算法預(yù)測模型構(gòu)建的具體流程圖如圖1所示。

2 預(yù)測結(jié)果與分析

2.1 各影響因素的相關(guān)性分析

使用SPSS軟件對表1中的實驗數(shù)據(jù)進行相關(guān)性分析，結(jié)果如表2所示。

表2 各影響因素的相關(guān)系數(shù)

續(xù)表

糧食產(chǎn)量糧食需求量政府收購貿(mào)易糧數(shù)量政府銷售貿(mào)易糧數(shù)量財政支出早稻播種面積人口總數(shù)農(nóng)村居民家庭人均純收入農(nóng)村居民家庭恩格爾系數(shù)早稻最低收購價政府銷售貿(mào)易糧數(shù)量-0.2510.2420.971**1.000-0.2090.464-0.275-0.2200.235-0.144財政支出0.559-0.992-0.360-0.2091.000-0.5110.9950.993-0.9690.981早稻播種面積-0.0310.5840.5830.464-0.5111.000-0.571-0.5080.487-0.521人口總數(shù)0.522-0.992-0.423-0.2750.995-0.5711.0000.989-0.9710.968農(nóng)村居民家庭人均純收入0.558-0.992-0.356-0.2200.993-0.5080.9891.000-0.9600.957農(nóng)村居民家庭恩格爾系數(shù)-0.5790.9490.3680.235-0.9690.487-0.971-0.9601.000-0.935早稻最低收購價0.551-0.972-0.317-0.1440.981-0.5210.9680.957-0.9351.000

從表2的分析結(jié)果可以看出，早稻的最低收購價格與糧食需求量、政府的財政支出、人口總數(shù)、農(nóng)村居民家庭的人均純收入、農(nóng)村居民家庭的恩格爾系均具有很強的相關(guān)性；與糧食產(chǎn)量、政府收購的貿(mào)易糧數(shù)量、政府銷售的貿(mào)易糧數(shù)量、早稻的種植面積的相關(guān)性相對很低，但仍具有較強的相關(guān)性；因為我國一般通過政府收購或銷售貿(mào)易糧的方法來改變國家糧食的庫存量，從而對糧食的價格進行調(diào)控，所以本研究依然保留了這些因素變量。

圖2 預(yù)測值和實測值的對比曲線

2.2預(yù)測模型結(jié)果

根據(jù)所構(gòu)建的SMOreg預(yù)測模型，得到最低收購價預(yù)測結(jié)果，并與相應(yīng)的實測值進行對比分析。SMOreg模型所得預(yù)測值與實測值的對比曲線如圖2所示。由圖2可以看出，SMOreg預(yù)測模型對實測值的擬合度較好，能可靠、準確地對最低收購價格進行預(yù)測。

為了進一步說明該預(yù)測模型在研究早稻最低收購價濃預(yù)測中的精度，本研究分別計算了該模型的預(yù)測值與實測值的相關(guān)系數(shù)(CC，[0,1])、平均絕對誤差(MAE)、均方根誤差(RMSE)共3個指標，其具體結(jié)果如表3所示。

表3 模型預(yù)測效果

由表3實驗結(jié)果可知，根據(jù)模型評價指標的相關(guān)系數(shù)(CC)值來看，SMOreg模型的預(yù)測值和實測值間的CC值達到0.9以上，這說明了使用該模型對最低收購價進行預(yù)測是合理有效的；根據(jù)模型評價指標的平均絕對誤差(MAE)值來看，SMOreg模型的MAE的值很小，為6.676 1，且其均方根誤差(RMSE)的值為10.495 2。所以綜合考慮模型的各個評價指標值，可知SMOreg模型預(yù)測精度高，預(yù)測效果好，該模型具有良好的可靠性，能夠較為準確地對未來一段時間的早稻最低收購價進行預(yù)測，為早稻最低收購價的制定提供依據(jù)。

2.3 最低收購價定價合理性分析

根據(jù)所建的兩個模型可算出2015年早稻的最低收購價為135.93元/kg。實際上，2015年中國政府所公布的早稻的最低收購價格為135元/kg，按照本文所提出的模型預(yù)測方法計算得到的早稻最低收購價格與政府規(guī)定的價格標準相當。從現(xiàn)在的國內(nèi)早稻市場來看，2014年政府在早稻主產(chǎn)區(qū)所實施的最低收購價政策極大地調(diào)動了當?shù)剞r(nóng)民種植早稻作物的積極性，當年的供需形勢已由產(chǎn)量不足以供應(yīng)市場需求轉(zhuǎn)為產(chǎn)量供需有余，全國的早稻單位面積產(chǎn)量已由2014年的5 871.2 kg/hm2增至2015年的5 894.8 kg/hm2，增產(chǎn)數(shù)量巨大，導致年末稻谷庫存水平大幅提高。因此，2015年政府并未再次提高早稻的最低收購價格，而繼續(xù)保持在2014年的價格水平是正確得當?shù)?，同時也說明了使用本研究所提出的模型預(yù)測方法計算出來的早稻最低收購價也是相對較為合理的。

3 結(jié) 語

(1)本研究利用從《中國統(tǒng)計年鑒2015》、世界糧農(nóng)組織的數(shù)據(jù)庫和國家統(tǒng)計局收集到的2005-2015年的總?cè)丝跀?shù)、人口增長率等影響糧食價格的相關(guān)因子數(shù)據(jù)，構(gòu)建了基于SMOreg的早稻最低收購價格預(yù)測模型，實驗得出該模型能夠很好地對最低收購價與其影響因子間的非線性關(guān)系進行描述，并依據(jù)該模型可以得到較高的預(yù)測精度。因此，將SMOreg預(yù)測模型應(yīng)用于早稻最低收購價的預(yù)測是簡單可行并且有效的。

(2)本文研究構(gòu)建的基于SMOreg預(yù)測模型能夠?qū)υ绲咀畹褪召弮r進行很好地預(yù)測，是否可將該模型運用于小麥、玉米等其他糧食作物最低收購價建模，可做進一步研究分析。

(3)本研究主要分析糧食產(chǎn)量、糧食需求量等因素對最低收購價的影響，在模型中尚未考慮到糧食市場收購價等以外的其他因素對早稻最低收購價的影響。希望在以后的研究工作中加入其他影響因素來進一步構(gòu)建預(yù)測模型，提高模型預(yù)測的精度。

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Prediction Model of Early Rice Minimum Purchase Prices Based on SMOreg

HE Hongxia1,2, XIE Shenru1,2, WANG Kangning1,2, YANG Yujie3, QIAN Binbin1,2, YANG Baohua1,2

(1.Anhui University of Agriculture, Hefei 230000, China; 2.Ministry of Agriculture, Hefei 230000, China; 3.Anhui University of Agriculture, Hefei 230000, China)

In this paper, the prediction model of the early rice minimum purchase prices through SMOreg was created, and also the early rice purchase Prices in 2006-2016 are predicted. Results of the analysis showed that the prediction on early rice minimum purchase price based on SMOreg model is stable and accurate; the average absolute error is 6.6761. Therefore, SMOreg model can perfectly forecast early rice minimum purchase price, and the prediction has a high level of accuracy and credibility.

the minimum purchase price; early rice; SMOreg; prediction model

10.3969/j.issn.1674-5403.2017.04.013

TP39;X823

A

1674-5403(2017)04-0055-05

2017-06-30

何紅霞(1992-)，女，四川巴中人，在讀碩士研究生，主要從事數(shù)字農(nóng)業(yè)方面的研究.

國家重點研發(fā)計劃項目(2016YFD0300608).