王金鑫 王赫晨 董志貴

【摘 要】 本文選取2011年至2017年豬肉價(jià)格作為訓(xùn)練樣本，構(gòu)建了月豬肉價(jià)格預(yù)測的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并對2017年1月至9月的豬肉價(jià)格進(jìn)行了預(yù)測與驗(yàn)證，驗(yàn)證結(jié)果表明：模型擬合效果好，預(yù)測精度高，最大相對誤差為2.626%，最小相對誤差為0， 誤差范圍在允許范圍內(nèi)。

【關(guān)鍵詞】 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 豬肉 價(jià)格 預(yù)測

1.引言

豬肉價(jià)格預(yù)測是指根據(jù)歷史銷售價(jià)格和市場供求信息等數(shù)據(jù)，對影響豬肉價(jià)格的各項(xiàng)因素進(jìn)行分析和研究，進(jìn)而估計(jì)未來某個時(shí)期價(jià)格水平。統(tǒng)計(jì)學(xué)方法是豬肉價(jià)格預(yù)測的傳統(tǒng)方法，主要有回歸分析法、統(tǒng)計(jì)模型法、GM（1，1）模型、灰色系統(tǒng)理論等。我國豬肉市場具有復(fù)雜性，影響因素眾多，且易發(fā)生較大變化，傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)學(xué)方法不能很好地預(yù)測其商品價(jià)格。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過模仿人類大腦神經(jīng)元對外界刺激做出反應(yīng)的過程而建立起來的一種模型，具有大規(guī)模并行、分布式儲存和處理、自組織、自適應(yīng)、自學(xué)習(xí)和容錯性等特點(diǎn)，特別適用于需要同時(shí)考慮多因素和多條件的系統(tǒng)中，因子之間的相互作用機(jī)理還不清楚、不精確和模糊信息問題的處理。本文嘗試?yán)肂P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行豬肉價(jià)格預(yù)測研究，進(jìn)而獲得高精度的豬肉預(yù)測價(jià)格。

2.基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的豬肉價(jià)格預(yù)測模型

2.1BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的模型

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法是基于誤差反向后傳算法的多層前饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其學(xué)習(xí)過程包括輸入信號額正向傳播和誤差信號的反向傳播。本文以常用的單隱含層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型為例，構(gòu)建豬肉價(jià)格預(yù)測模型。輸入層設(shè)置10個輸入神經(jīng)元，輸出成設(shè)置1個輸出神經(jīng)元，隱含層設(shè)置15個神經(jīng)元，隱含層和輸出層的傳遞函數(shù)均選取單極性Sigmoid函數(shù)，學(xué)習(xí)率為0.8，網(wǎng)絡(luò)參數(shù)采取隨機(jī)產(chǎn)生。

2.2數(shù)據(jù)處理與訓(xùn)練樣本構(gòu)建

2011年1月至2017年12月豬肉價(jià)格的歷史數(shù)據(jù)如表1所示，根據(jù)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型參數(shù)構(gòu)建訓(xùn)練樣本，用于豬肉價(jià)格預(yù)測模型訓(xùn)練。根絕BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的結(jié)構(gòu)參數(shù)，預(yù)測模型訓(xùn)練樣本的構(gòu)建方法如下：

利用2011年1月至10月的價(jià)格與測2011年11月的豬肉價(jià)格，即利用2011年1月10月的豬肉價(jià)格作為一組輸入，2011年11月的豬肉價(jià)格作為輸出;同理，2011年2月至11月的豬肉價(jià)格作為第二組輸入，2011年12月的豬肉價(jià)格作為輸出;依次類推，2016年2月至11月的豬肉價(jià)格作為第七十四組輸入，2016年12月的豬肉價(jià)格作為其對應(yīng)的輸出。依據(jù)此方法，共構(gòu)建62組訓(xùn)練樣本集。

2.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練

以74組訓(xùn)練樣本作為輸入和輸出信號，運(yùn)用MATLAB 2010Ra的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱編寫基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的豬肉價(jià)格預(yù)測程序，進(jìn)行BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)輸出誤差滿足網(wǎng)絡(luò)預(yù)設(shè)精度0.0001時(shí)，停止訓(xùn)練，獲得豬肉價(jià)格預(yù)測的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的豬肉價(jià)格預(yù)測模型的擬合效果如圖1所示。

3. 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的豬肉價(jià)格預(yù)測

以2016年3月至2017年9月的歷史豬肉價(jià)格，利用本文構(gòu)建的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行豬肉價(jià)格預(yù)測，預(yù)測2017年1月至2017年9月的豬肉價(jià)格，驗(yàn)證本文建立模型的正確性和可行性。預(yù)測結(jié)果及誤差分析如表2所示。

由上表分析可以看出，預(yù)測值與真實(shí)值的相對精度較高，最大相對誤差為2.626%，最小相對誤差為0。誤差范圍在允許范圍內(nèi)。

4. 結(jié)論

本文運(yùn)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法構(gòu)建豬肉價(jià)格預(yù)測的結(jié)構(gòu)模型，選取2011年至2017年豬肉價(jià)格作為訓(xùn)練樣本，構(gòu)建了月豬肉價(jià)格預(yù)測的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并對2017年1月至9月的豬肉價(jià)格進(jìn)行了預(yù)測與驗(yàn)證，驗(yàn)證結(jié)果表明：模型擬合效果好，預(yù)測精度高，最大相對誤差為2.626%，最小相對誤差為0， 誤差范圍在允許范圍內(nèi)。

【參考文獻(xiàn)】

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作者簡介：王金鑫（1999- ），男，漢族，山西大同人，遼寧科技學(xué)院冶金工程學(xué)院，研究方向：材料成型及控制工程;王赫晨（1999- ），男，漢族，遼寧葫蘆島人，遼寧科技學(xué)院冶金工程學(xué)院，研究方向：材料成型及控制工程。

通訊作者：董志貴（1980- ），男，漢族，河北滄州人，遼寧科技學(xué)院創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)學(xué)院，副教授，主要從事農(nóng)業(yè)系統(tǒng)工程、創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)研究