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        基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的玉米淀粉價格短期預(yù)測研究

        2021-10-29 03:54:04楊鴻銘
        關(guān)鍵詞:均價梯度淀粉

        ◆楊鴻銘

        基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的玉米淀粉價格短期預(yù)測研究

        ◆楊鴻銘

        (云南大學(xué)軟件學(xué)院 云南 650500)

        玉米淀粉長期在社會生活、生物制品、工業(yè)原料中占有重要地位,因此對國內(nèi)玉米淀粉進(jìn)行價格預(yù)測具有重要意義。本文主要對國內(nèi)玉米淀粉銷售區(qū)均價的影響因素和短期價格預(yù)測進(jìn)行了研究,主要分析了多種影響因素下的玉米淀粉銷售區(qū)價格的非線性預(yù)測問題,建立了基于Levenberg-Marquardt的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測模型,完成了對國內(nèi)玉米淀粉銷售區(qū)均價的短期預(yù)測。運(yùn)用MATLAB軟件技術(shù)進(jìn)行了模型訓(xùn)練、模型檢驗(yàn)和預(yù)測,結(jié)果顯示該模型能夠?qū)鴥?nèi)玉米淀粉銷售區(qū)的均價提供短期預(yù)測。

        BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);玉米淀粉;歸一化處理;價格預(yù)測

        1 引言

        玉米淀粉是重要的食品、化工、造紙、制糖等重要生產(chǎn)原料。我國是僅次于美國的玉米淀粉第二大生產(chǎn)國,我國玉米淀粉產(chǎn)量呈逐年增長趨勢,根據(jù)中國淀粉工業(yè)協(xié)會統(tǒng)計數(shù)據(jù),2020年我國玉米淀粉產(chǎn)量約為3314萬噸。玉米淀粉是重要的生物資源,但由于淀粉行業(yè)的復(fù)雜性,其價格容易受到氣候、政策、原料產(chǎn)量的影響,加之公共衛(wèi)生事件影響,物流發(fā)運(yùn)不暢,使得玉米淀粉價格預(yù)測較為復(fù)雜。為了解決上述問題,本文選擇基于Levenberg-Marquardt的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與時間序列預(yù)測的組合模型,建立對玉米淀粉價格的短期預(yù)測模型。

        2 數(shù)據(jù)的預(yù)處理

        為了研究國內(nèi)玉米淀粉的各項(xiàng)數(shù)據(jù),本文采用了2019年1月至2021年1月的國內(nèi)玉米現(xiàn)貨交易價、產(chǎn)區(qū)均價、高脂DDGS均價、玉米蛋白粉均價、噴漿玉米纖維均價以及玉米淀粉銷區(qū)市場均價作為預(yù)測模型的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)主要來源于中國淀粉工業(yè)協(xié)會。

        3 模型的建立

        3.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介

        BP神經(jīng)網(wǎng)(Back Propagation Neural Network)是一種按照誤差逆向傳播算法訓(xùn)練的多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),通過機(jī)器學(xué)習(xí)功能達(dá)到預(yù)期效果[1]。其主要由兩個傳播過程、三個層次(輸入層、隱含層、輸出層)構(gòu)成。第一階段過程是信號從輸入層開始正向傳播,經(jīng)過隱含層,最后達(dá)到輸出層。第二階段過程是誤差反向傳播,從輸出層開始,經(jīng)過傳播層,最后到達(dá)輸入層。各層由若干神經(jīng)元組成,輸出值由作用函數(shù)和閾值共同決定,以達(dá)到輸入與輸出之間的關(guān)系[2]。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖如圖1所示。

        圖1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖

        3.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計

        3.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)過程

        BP網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練流程如圖2所示,當(dāng)全局誤差滿足要求時,網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練完畢[4]。

        圖2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練流程圖

        4 模型的求解

        利用MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱對玉米淀粉短期價格進(jìn)行預(yù)測,梯度下降趨勢如圖3所示。

        圖3反映了模型訓(xùn)練過程中梯度和步長的變化,步長增加,此梯度的影響越大,梯度不斷下降,說明誤差逐漸趨于穩(wěn)定。

        圖3 梯度和步長變化圖

        圖4 回歸擬合圖

        從圖4中可以看出,訓(xùn)練樣本的擬合優(yōu)度是98.63%,測試集的擬合優(yōu)度是98.51%,測試集的擬合優(yōu)度是99.54%,全部的擬合度是97.04%。每個R值均大于0.97,R值越接近1,預(yù)測值越準(zhǔn)確,說明所建立的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)性能越好,因此可以通過本實(shí)驗(yàn)?zāi)P瓦M(jìn)行玉米淀粉銷售區(qū)均價的短期精確預(yù)測。

        通過模型檢驗(yàn),預(yù)測值和真實(shí)值進(jìn)行數(shù)據(jù)對比,大多數(shù)數(shù)據(jù)點(diǎn)能夠較好地擬合真實(shí)數(shù)據(jù),預(yù)測值和實(shí)際值誤差很小,因而預(yù)測效果比較理想。

        5 結(jié)論

        本文針對當(dāng)前國內(nèi)玉米淀粉銷售價格不斷上升,且其價格的影響因素復(fù)雜的前提下,建立了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)價格預(yù)測模型,并且驗(yàn)證此模型能夠?qū)鴥?nèi)玉米淀粉短期價格變化做出比較合理的預(yù)測。但該模型只考慮了5個主要的影響因素,忽略了其他因素對玉米淀粉銷售區(qū)均價的影響,在此基礎(chǔ)上,可以通過增加數(shù)據(jù)量、增加影響因素以及進(jìn)行多次模擬預(yù)測來增加此模型的合理性、高效性和可靠性。

        [1]殷金恒.基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的煤炭價格預(yù)測研究[J].科技與創(chuàng)新,2021(02):57-58.

        [2]牛東來,陳連頤,程子珍.基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的北京市農(nóng)產(chǎn)品批發(fā)市場雞蛋價格短期預(yù)測研究[J].中國家禽,2017,39(24):35-40.

        [3]劉銘,劉精精,何禹德.基于GA-SVR算法的淀粉價格預(yù)測研究[J].數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識,2016,46(08):267-272.

        [4]李圓圓. 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的北京市二手房交易價格預(yù)測研究[D].首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué),2018.

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