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        大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)在糧食行業(yè)決策分析中的應用實踐

        2019-06-03 02:56:48張浩林
        中國糧食經(jīng)濟 2019年3期
        關(guān)鍵詞:糧食模型

        文/張浩林

        某智能糧庫操作系統(tǒng) 劉博文/攝

        近些年來,我國糧食生產(chǎn)持續(xù)豐收,糧食安全態(tài)勢總體持續(xù)向好。但對于中國這樣一個超過13億人口的超級大國,糧食安全任何時候都不可放松。雖然在總體產(chǎn)量上相對安全,但也存在糧食品種結(jié)構(gòu)不合理,糧食品質(zhì)依然有待提高,離人民期望的由“吃得飽”到“吃得好”的目標還有距離等問題。同時,加上諸多容易造成局部不安全的外在因素,我們在樂觀地看到中國糧食相對安全的同時,也要謹慎地看到這種相對安全態(tài)勢脆弱的一面。

        確保糧食安全,確保任何時候中國人的飯碗都始終端在自己手上,一方面需要高度重視農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè),另一方面要通過科學種糧、科技興糧、合理用糧來保證糧食數(shù)量充足、質(zhì)量可靠。同時我們還要能夠合理地分析和研判全國及各區(qū)域的糧食安全態(tài)勢,及時發(fā)現(xiàn)并解決可能存在的不安全問題,以確保糧食始終是人們生活中的基礎(chǔ)物資而非稀缺資源。

        大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)的興起,正好為分析研判糧食安全形勢提供了新思路和手段。成都數(shù)聯(lián)銘品科技有限公司作為以大數(shù)據(jù)分析見長的新型科技類公司,承擔了國家糧食管理平臺中智能決策中心的系統(tǒng)建設(shè),旨在通過大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù),為糧食行業(yè)的監(jiān)測、預警、預測和決策提供新思路、新手段和新工具。

        智能決策中心以糧食行政管理部門提供的數(shù)據(jù)為依據(jù),結(jié)合爬取的外部互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù),基于行業(yè)科學的分析方法和歷史經(jīng)驗,采用大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù),構(gòu)建了安全形勢總覽、政策推演、重大效果評估、重大數(shù)據(jù)研判、智能糧食監(jiān)管、智能信息服務等多個業(yè)務模塊和系統(tǒng)功能。由此為糧食行業(yè)的決策分析提供新的手段和工具。

        一、糧食安全形勢總覽

        安全形式總覽主要為用戶把握國家糧食安全總體形勢、研判區(qū)域糧食安全具體情況提供支持工具。

        由于糧食安全評價牽涉因素眾多,不僅涉及到糧食產(chǎn)量、質(zhì)量等直接因素,還涉及到各區(qū)域人口、飲食結(jié)構(gòu)、自然災害等間接因素,同時也還涉及到國際糧食市場價格等外圍因素等等。為盡量做到科學全面地評價我國糧食整體及區(qū)域性安全態(tài)勢,我們充分借鑒國內(nèi)外行業(yè)專家的研究成果和經(jīng)驗,主要基于糧食生產(chǎn)、存儲、加工、人口、消費、氣象等多維度數(shù)據(jù),綜合運用多種形勢研判、擬合預測等模型,從多個方面對全國糧食安全形勢進行智能分析評判,包括但不限于產(chǎn)銷區(qū)糧食供需關(guān)系、主要品種糧食供需情況等,并給出安全形勢的評級評價。

        系統(tǒng)可同時提供兩種不同的視窗,一方面以現(xiàn)有數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),通過內(nèi)置的模型和算法直接為領(lǐng)導提供具體的分析結(jié)果;另一方面可為業(yè)務分析人員提供智能化研判分析工具,系統(tǒng)指標、模型算法可根據(jù)業(yè)務需要自行定義和選擇,并可將指標因素按照重要程度等維度進行權(quán)重的量化,增加了工具應用的實用性和靈活性。

        二、政策推演

        政策推演模塊通過糧食推演分析工具,為糧食政策研究和制定提供虛擬仿真環(huán)境,形成“信息調(diào)研-政策參考-政策方案制定-政策模擬實施”的閉環(huán),為領(lǐng)導決策提供參考。糧食政策推演模塊可根據(jù)用戶自定義配置的政策參數(shù),自動推演政策實施對各相關(guān)方面可能產(chǎn)生的影響,并對推演過程和結(jié)果產(chǎn)生的統(tǒng)計數(shù)據(jù)進行可視化展示,直觀展示政策推演結(jié)果,相當于以沙盤推演的方式模擬了政策從制定到試點的過程。用戶可根據(jù)自身決策需求,還可調(diào)整模型參數(shù)進行多次推演,以便達到最優(yōu)的政策效果。

        在本模塊中,系統(tǒng)主要采用VAR向量自回歸模型。向量自回歸模型可用來估計聯(lián)合內(nèi)生變量的動態(tài)關(guān)系,主要依靠數(shù)據(jù)內(nèi)部來擬合糧食政策的規(guī)律,適用于不用提前告訴模型過多的政策規(guī)律,而讓模型和數(shù)據(jù)內(nèi)生性地挖掘規(guī)律。

        三、重大效果評估

        重大效果評估適用于對政策執(zhí)行情況和項目推進情況進行評估。該模塊實現(xiàn)了將重點項目錄入并跟蹤其進展情況,做到自動錄入、自動分析、自動增強,進一步分析差異的原因,然后評估進展情況、能否完成目標、如何完成等,并對評估結(jié)果進行可視化展現(xiàn)。

        本模塊提供適用于國家關(guān)于糧食行業(yè)重大項目規(guī)劃、重大改革決策的評估工具,該工具可評估糧食政策、行動、項目施行產(chǎn)生的重大效果,為重大項目規(guī)劃建設(shè)情況提供事前目標規(guī)劃、事中完成情況監(jiān)控、事后效果評估的全流程把控。

        四、重大數(shù)據(jù)研判

        重大數(shù)據(jù)研判模塊基于糧食數(shù)據(jù)指標提供數(shù)據(jù)研判分析工具。重大數(shù)據(jù)研判模塊通過國際國內(nèi)市場、糧食產(chǎn)量、糧食儲備、市場價格、糧食質(zhì)量、供需平衡模型對相關(guān)數(shù)據(jù)指標進行深度研判分析,在國家糧食平臺數(shù)據(jù)資源中心提供數(shù)據(jù)的支撐下,追溯重大數(shù)據(jù)產(chǎn)生的相關(guān)因素并進行研判,推演數(shù)據(jù)指標變化后可能引起的次生變化。

        在本模塊中,我們主要采用因子分析法。因子分析法在某些業(yè)務領(lǐng)域也稱之為專家模型,采用專家模型的場景往往是數(shù)據(jù)質(zhì)量較為糟糕的環(huán)境,數(shù)據(jù)質(zhì)量具體說來主要是兩個決定性原因:第一是有效樣本量,如果有效樣本少,但是存在黑白標簽,也可以搭建有監(jiān)督的模型去建模;第二是樣本有無黑白標簽,如果樣本量足夠大,也可以搭建無監(jiān)督的機器學習,人工智能等模型去建模。而當業(yè)務場景既沒有足夠數(shù)量的有效樣本,又無黑白劃分明確的標簽,數(shù)據(jù)的質(zhì)量可用性評估幾乎等于0,則依舊可以依賴專家模型建模,雖然專家模型的缺點較多,但在數(shù)據(jù)質(zhì)量糟糕的環(huán)境中,依舊是經(jīng)常使用的解決方案。

        在機器學習人工智能出現(xiàn)之前,大量的業(yè)務場景因為事先沒有黑白樣本,無法建立有監(jiān)督的模型,所以這種場景下的業(yè)務需要專家的行業(yè)先驗經(jīng)驗用于引導建模,比如經(jīng)濟領(lǐng)域的經(jīng)濟指數(shù),無法事先得知預測的準確與否,專家經(jīng)驗在搭建經(jīng)濟指數(shù)過程中占據(jù)很大權(quán)重;比如信貸領(lǐng)域,某些銀行需要新開展信用卡業(yè)務,由于內(nèi)部無信用卡存量客戶的數(shù)據(jù)積累,無法對新客戶的好壞識別進行有監(jiān)督地建模,因而銀行需要引入專家模型以確定貸款策略。同理,在糧食領(lǐng)域,大量的業(yè)務并無確定的黑白標準,而且數(shù)據(jù)量級較小,又不足以引入機器學習人工智能等無監(jiān)督模型,所以,這種客觀條件下引入專家經(jīng)驗,利用專家在行業(yè)內(nèi)的專業(yè)性,保證模型不會有巨大的誤差和錯誤。

        五、智能糧食監(jiān)管

        智能糧食監(jiān)管模塊實現(xiàn)了對海量的涉糧企業(yè)相關(guān)數(shù)據(jù)的爬取和歸集、交叉比對,利用大數(shù)據(jù)支撐的機器學習技術(shù)和識別技術(shù),建立風險模型進行企業(yè)風險預警。

        大數(shù)據(jù)技術(shù)將互聯(lián)網(wǎng)上多源企業(yè)數(shù)據(jù)爬取整合進糧食局內(nèi)部企業(yè)數(shù)據(jù),在涉糧企業(yè)詳情頁面中展示涉糧企業(yè)基本信息、收購信息、倉儲信息、物流加工信息、銷售出庫信息、銀行信貸、經(jīng)營信息、信用信息,利用圖計算技術(shù),將每個企業(yè)作為動態(tài)本體與其有業(yè)務關(guān)聯(lián)的企業(yè)連接起來,形成企業(yè)關(guān)聯(lián)圖譜;通過對企業(yè)風險進行建模運算,利用機器學習技術(shù)進行迭代優(yōu)化,形成動態(tài)風險指數(shù)評分、企業(yè)風險評價維度、涉糧企業(yè)風險問題等。

        在本模塊中,系統(tǒng)主要采用了邏輯回歸與梯度提升決策樹模型GBDT的加權(quán)融合模型方案。邏輯回歸模型具有強大的可解釋性,影響涉糧企業(yè)風險的一級風險和二級風險指標均可量化,風險維度大小一目了然,方便監(jiān)管實踐中,有針對性地進行監(jiān)管。同時,邏輯回歸又有很強的穩(wěn)定性,模型的穩(wěn)定性是長期監(jiān)管業(yè)務中的一個重要屬性,但邏輯回歸的缺點也很明顯,即其模型精準度不如機器學習的精準。所以,針對邏輯回歸精準度不高的缺點,針對性地補充決策樹模型GBDT模型,提高模型的精準度,從而在可解釋性、穩(wěn)定性、精確性三個維度上,模型均可達到較為理想的性能。

        六、智能信息服務

        智能信息服務模塊提供涉糧企業(yè)信息、糧油信息等,面向全局提供全面、準確、統(tǒng)一、權(quán)威的糧食市場價格信息服務,包括但不限于各品種原糧價格、成品糧價格,糧食批發(fā)市場價格、期貨市場價格等,并為后續(xù)市場行情提供價格預測的信息服務。對國際糧食市場交易、進出口、價格等主要要素信息進行匯總和分析,為宏觀調(diào)控決策提供信息服務。

        糧食領(lǐng)域的價格、需求量、供應量等觀測序列,主要是受糧食規(guī)律與經(jīng)濟規(guī)律相互作用,同時,糧食規(guī)律和經(jīng)濟規(guī)律的相互作用也受一些隨機因素的影響,而規(guī)律的作用和隨機的影響兩大因素,反映在價格、需求量和供應量等可量化的糧食指標上時,具體體現(xiàn)為這些糧食即非完全規(guī)律(不含隨機影響),也非完全隨機(白噪聲),而是呈現(xiàn)出在時間上既有關(guān)聯(lián),又有一定波動的表現(xiàn)形態(tài)。所以,在對糧食價格,需求量,供應量等建模時,一個天然的模型選擇就是自回歸滑動平均模型(以下簡稱ARMA)。ARMA是自回歸模型(簡稱AR模型)與滑動平均模型(簡稱MA模型)為基礎(chǔ)“混合”構(gòu)成,更為細致地說,自回歸模型利用指標之間的線性相關(guān)性去擬合糧食規(guī)律與經(jīng)濟規(guī)律,雖然具體的糧食規(guī)律和經(jīng)濟規(guī)律非常復雜且非常難以量化表達,但AR模型利用觀測序列數(shù)據(jù)自身的信息去最大可能性擬合,接近真實的糧食規(guī)律和經(jīng)濟規(guī)律;而隨機因素的影響體現(xiàn)在滑動平均模型MA,滑動平均模型與AR模型的側(cè)重點不一樣,AR模型的任務是最大可能性去靠近規(guī)律因素,而MA模型的任務是最大可能性去靠近隨機因素,而且使用的隨機基為純隨機的高斯白噪聲,其分布函數(shù)是標準正態(tài)分布。綜上,在糧食領(lǐng)域中刻畫既有強烈客觀規(guī)律,又有不可忽視的隨機因素,則結(jié)合了自回歸模型與滑動模型的自回歸滑動平均模型ARMA在實際業(yè)務場景和理論基礎(chǔ)上都是較為合理的模型選擇。

        當前,在整合現(xiàn)有數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,智能決策中心所分析的結(jié)果得到了專家及相關(guān)業(yè)務人員的初步認可,后續(xù)隨著更多數(shù)據(jù)的引入以及模型的進一步優(yōu)化,相信以大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)為基礎(chǔ)的智能決策中心,必將為糧食行業(yè)的監(jiān)測、預警、預測和決策提供更多的支持和幫助。

        以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),以模型為核心,大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)為行業(yè)決策分析提供了新的思路和手段。而同時我們也可以看到,雖然大數(shù)據(jù)被各個領(lǐng)域廣泛提及和關(guān)注,但它也并不能“包治百病”。不管是大數(shù)據(jù)還是人工智能,畢竟只是技術(shù)手段,真正解決業(yè)務問題,還是必須要以行業(yè)業(yè)務為根本。夯實數(shù)據(jù)基礎(chǔ),尊重業(yè)務規(guī)律,并理清分析決策的流程,才可真正將先進的技術(shù)落地到行業(yè)應用服務。

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