基于bp神经网络的南北生猪价格周期性预测学位论文 .doc

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1、基于BP神经网络的南北生猪价格周期性预测摘要：近年来，由于猪肉安全事故和供求关系等因素的影响，导致猪肉市场价格波动大，养猪业难以持续稳定发展。科学预测生猪价格周期，对科学指导生猪生产和宏观调控猪肉市场价格意义重大。根据历年数据，采用BP神经网络预测方法，实现在MATLAB中运行，通过对模型的多次训练，选择隐层神经元数目为6个，达到了期望效果。预测结果表明，2014~2017年，我国生猪价格分别为8.34、8.41、8.57和8.69元/千克。关键字:BP神经网络；南北生猪价格；预测24目录摘要I关键字IAbstractIKeyw

2、ordsI第一章前言11.1研究的背景与意义11.2国内外研究现状11.2.1国内研究现状11.2.2国外研究现状21.3研究方法与技术路线31.4本文研究的创新点3第二章我国南北生猪市场价格形势分析42.1南北生猪价格波动研究方法42.2南北生猪市场价格波动特点及规律52.2.1南方生猪市场价格波动特点及规律6242.2.2北方生猪市场价格波动特点及规律72.2.3南北生猪市场价格波动82.3南北生猪市场价格波动影响因素分析92.3.1影响生猪需求方面的因素92.3.2影响生猪供给方面的因素102.4分析结论12第三章南北生猪

3、市场短期价格预测智能方法理论基础133.1BP神经网络理论133.1.1神经网络133.1.2BP神经网络163.2人工神经网络理论183.2.1人工神经网络理论的特征183.2.2人工神经网络国内外研究状况20243.2.3　人工神经网络在控制系统中的应用概述203.3LMBP算法213.3.1LMBP网络的建立步骤243.3.2网络结构的确定253.4BP神经网络优势253.5BP神经网络在农业经济领域的应用25第四章基于BP神经网络的南北生猪价格短期预测模型构建研究264.1BP网络模型较其他模型在生猪价格预测中的优势26

4、4.1.1样本数据的提取264.1.2基于BP的生猪价格预测284.1.3基于SVM的生猪价格预测294.1.4不同模型预测结果的比较及评价314.2BP神经网络的构建方法和步骤314.2.1BP神经网络的构建方法314.2.2BP神经网络应用于预测的步骤33第五章基于BP神经网络模型的南北生猪价格短期预测实证分析355.1研究对象的选择与预处理355.2BP神经网络拓扑结构的确定365.3BP神经网络模型的训练与构建365.3.1网络成熟的确定375.3.2网络各层中神经元个数的确定375.3.3模型的运行和训练37245.4

5、BP神经网络仿真与预测结果38第六章结论与建议406.1结论406.2建议42参考文献43致谢44第一章前言1.1研究的背景与意义我国是全球最大生猪养殖国家，每年的生猪出栏量达6亿头。作为我国最主要的消费肉类，近年来生猪价格波动过于剧烈，对生产者和消费者都造成较大影响，因而生猪价格的运行受到政府和社会各界的广泛关注。谭莹(2010)通过经济学模型，得出影响生猪供给各因素的短期动态效应，从饲料价格对猪肉供给的弹性及母猪的补栏对供给的反应系数等方面来解释价格波动成因。梁桂(2011)指出供给是导致生猪价格波动的主因，而信息滞后性是使

6、得供需失衡的深层原因。周发明等则将影响供给的原因分为生猪饲养模式"生猪生产成本"流通成本"生产者的价格预期，并分解对价格的影响因素。对于猪肉市场的参与者来讲，准确地预知未来生猪价格十分重要。这种重要性主要体现在：生猪生产者可以预先安排未来生产计划，降低生猪价格变动给生产经营带来的风险；猪肉加工者可以合理选择采购方案，节约成本；相关部门可以根据这个预测结果评估猪肉市场的风险，从而合理安排市场运营，因此，生猪价格预测成为了农业经济研究中的重点问题之一。现有研究的问题在于：（1）仅从供给和需求来研究猪价的运行规律，而忽略了货币因素等，

7、缺乏对不同维度的影响因素的梳理；（2）24侧重于研究历史猪价的周期，而非未来猪价的预测。1.2国内外研究现状1.2.1国内研究现状生猪价格一直是群众心系的问题之一，猪肉也是畜牧生产当中极具有代表性的产品之一。因此我们首先选择了畜牧业的波动进行研究，之后再对南北生猪价格周期性进行研究，并做出较准确的预测。自改革开放以来，人们的生活水平得到了极大的提高，畜牧产品逐渐进入人们的生活，与人们生活的关系越发地密切起来，畜产品成为人们生活中必不可少的一部分，也因此，畜产品的价格波动总是能够牵动大众人民的神经。这些年来研究畜产品的学者和专家越

8、来越多。这其中，刘怀珍教授等人使用非常简单的线性回归模型模拟了在畜牧业生产过程中的影响因素。衡量畜牧业生产水平高低的极其重要的指标就是畜牧业的总产值，刘教授选用了影响畜牧业总产值的5个重要的因素进行了模拟实验，选用综合且重要的因素作为模型的解释变量，这些综合因素