BP人工神经网络在罗非鱼价格预测中的应用

通过分析影响罗非鱼价格波动的因素,利用BP神经网络良好的非线性映射特性,建立罗非鱼价格预测模型。选择时间、地理环境和经济条件因素作为输入层变量,价格作为输出单元,输入样本进行训练和仿真,对训练好的网络输入预测样本,将预测结果与市场实际价格进行比较,结果表明,该模型收敛速度快,预测精度高。该方法为水产品价格预测提供了一种新思路,有较高的应用价值。     

基于灾变灰预测理论的农产品价格异常波动预警模型及其应用

在市场经济环境下,农产品价格随供求关系而变化是一种正常现象,但某些年份的非正常波动则往往会给农户带来重大经济损失。因此,能否对农产品价格的这种异常波动进行有效预警就显得十分重要。本研究基于灰预测理论构建了一个农产品价格异常波动预警模型,并以福建省生猪收购价格波动情况为例证明了该模型的有效性。     

人工神经网络在农产品干燥中的应用

综述了人工神经网络技术在农产品干燥领域的应用现状,包括人工神经网络在参数预测、在线预测、智能预测控制、模型预测、结果预测、仿真检验中的应用。并对这项技术的应用做了进一步展望。     

关于建立农产品质量安全风险预警机制的思考

通过对农产品质量安全风险预警的理论探讨,本文提出从信息收集、风险评估、信息发布、决策处置4个方面构建农产品质量安全风险预警机制,并结合我国实际,强调要重点把握好全产业链管理、预防为主、信息独立、质量安全责任制、信息共享等5个方面的问题。     

基于BP神经网络的果蔬物流外包风险预警研究

为了有效预防、控制果蔬农产品加工企业物流外包风险,针对果蔬物流外包风险预警进行了应用设计研究。提出构建果蔬物流外包风险预警系统的思路,从环境风险、管理风险、信息风险、合作风险与财务风险的角度设计了果蔬物流外包风险预警指标体系。根据设定的指标体系,运用BP神经网络构建了果蔬物流外包风险预警模型,并利用该模型对果蔬农产品加工型企业的物流外包风险进行测量,依据风险等级确定警度,最后采取相应的风险预控对策。     

我国农产品价格风险及其防范研究

随着我国农产品市场流通体制不断演进，市场调节成分越来越高，相应的农产品生产经营者面临的价格风险在不断增加，价格风险已成为农产品生产经营者面临的主要经营风险。农产品供求的变化、农产品市场发育程度、国际农产品市场状况及农业政策的稳定性是我国农产品价格波动的主要成因。我国农产品市场风险的管理．应逐步建立以间接引导为主，财政扶持为辅．主要依靠完善的市场机制进行调节的格局。培育和发展全国统一开放、竞争有序的农产品现货市场．稳步发展农产品期货市场．探索建立农产品期权市场。     

农产品价格波动与情报预警研究综述

农产品价格稳定是世界各国农业宏观管理的核心问题,国内外学者对农产品价格波动和情报预警做了大量的研究。对国内外农产品价格波动和情报预警研究进行系统梳理,综述有关农产品价格波动研究现状及最新进展,进一步探讨现有文献对于农产品价格异常波动情况下,利用情报预警理论、选取预警指标体系、构建预警模型进行农产品价格情报预警的研究。     

农产品市场风险预警管理研究

市场结构可以分为4种类型：完全竞争、垄断竞争、寡头垄断、完全垄断。农产品市场近似于完全竞争市场。本文以供求理论为农产品市场风险预警的理论基础，分析讨论了农产品的亏损预警和农产品市场风险预警警兆。分别从农产品供给者和政府的角度，提出了农产品市场风险的预控对策。     

基于人工神经网络的农地石漠化预警模型及应用——以阳山县为例

应用相关分析和主成分分析法并借鉴相关研究成果,选取岩性、地表起伏指数、基岩裸露率、植被覆盖率、≥25°坡地面积比、土壤类型、土地垦殖指数、坡耕地指数、农业人口密度和人均耕地面积等10个与农地石漠化密切相关的因子作为输入变量,根据人工神经网络的原理和方法,建立了农地石漠化预警的BP人工神经网络模型,并利用该模型对阳山县进行了实证研究。结果表明,该模型性能良好,能够较好地实现农地石漠化预警功能,预警结果客观合理,具有一定的推广应用价值,能够为区域农地石漠化的预防与综合治理提供依据。     

新疆棉花产业风险预警研究

从供给、需求和宏观经济与政策环境三个方面出发,以新疆棉花市场价格波动率为棉花产业风险的预警指标,选取了21个指标构建了新疆棉花产业风险预警指标体系,借助BP神经网络模型构建新疆棉花产业风险预警模型,并预测2018-2020年的棉花价格。结果表明,预测模型的结果与新疆实际相符,且近三年新疆棉花价格位于"无警",棉花价格较稳定。     

我国重要农产品价格异常波动情报预警分析

采用黑色预警方法,以价格波动率为警情指标,CPI 月度波动率平均值1~2 倍标准差确定警限,建立我 国重要农产品价格异常波动预警模型并展开预警分析。结果显示,2013 年我国稻米价格异常波动较少,猪肉和鸡蛋 价格异常波动较为剧烈。最后提出需从加快农业科技研发尧加快农资市场整治尧降低农业生产成本以及完善农产品 消费市场宏观调控能力等方面出台政策,以保证农产品市场健康发展。     

降水量的BP人工神经网络预测模型及其应用

由于影响因素的复杂性 ,预测降水量具有相当的难度。在假设区域长时间内降水量和蒸发量保持平衡的基础上 ,用 BP人工神经网络建立了陕西省汉中市的降水量预测模型 ,根据前 3个月降水量和蒸发量对降水量资料进行了模拟预测 ,结果认为其准确率为 84% ,合格率为 10 0 %。     

小波变换—BP 神经网络的农产品价格预测研究

【目的】农产品价格变动关乎国计民生,由于农产品的价格受到多方面因素的共同影响,其价格预测也一直是研究中的难点。只有充分分析农产品价格的变化趋势才能提高价格预测精度,更好地指引农产品产业健康发展。【方法】文章以菠菜、大白菜、番茄、辣椒和马铃薯5种蔬菜为研究对象,基于2013年1月至2018年12月共72组月度价格数据,研究农产品价格变动趋势,并基于小波变换和BP神经网络构建农产品价格组合预测模型。首先利用小波变换对价格进行db5的3尺度分解,其次采用BP神经网络模型对分解出的趋势部分和细节部分分别进行预测,最后对各分量的预测结果进行组合重构。【结果】采用预测精度指标对5种蔬菜的价格预测结果进行评价分析,其平均绝对误差最小值为0.083元/kg,平均百分比误差最小为3.95%,均方根误差最小值为0.102。【结论】将小波变换和BP神经网络结合起来的组合预测模型具有较好的农产品价格预测性能,该组合方法能适应多种蔬菜的价格预测,具有普适性。但农产品价格波动幅度和强度会对该模型的预测精度产生影响。     

国内外农产品质量安全风险预警研究进展

近年来,农产品安全事件频发,严重影响了人们的日常生活,对农产品质量安全风险因子进行排查,建立农产品质量安全风险预警系统,对于预防农产品质量安全事件尤为重要。综述了国内外主要组织机构所建立的农产品、食品质量安全风险预警系统,主要介绍了欧盟RASFF、MedISys、LEWS等风险预警系统,以及BPNN、“2\|3结构”模型和休哈特控制图预警理论等风险预警模型。同时,以乳产品为例介绍了我国农产品质量安全风险预警研究现状,并对开展奶产品等农产品质量安全风险预警研究的必要性进行阐述。     

我国天然橡胶价格波动预警研究——基于ARIMA模型与黑色预警法

天然橡胶价格波动会影响胶农生产积极性,对天然橡胶供给产生威胁。对我国天然橡胶价格波动进行预警,可有效指导胶农植胶割胶,预防价格波动对胶农造成严重损失,保障战略物资供给安全等。基于2000年3月至2022年3月我国天然橡胶期货价格数据,运用ARIMA模型对2022年4月的天然橡胶价格进行短期预测,通过黑色预警法计算天然橡胶价格波动率,对未来我国天然橡胶价格波动情况进行示警。结果显示,2022年4月天然橡胶预测价格为12861.58元/t,处于无警状态,价格较上月有所下降。最后根据结果提出了构建天然橡胶市场信息共享平台,完善监测预警系统;有效处理天然橡胶价格异常波动警情,制定详实预警方案的政策建议。     

食用农产品市场风险监测预警研究

农业是经济发展和社会安定的基础,更是国家自立的基础。在市场经济条件下,农产品生产经营受市场诸多不确定因素影响,价格波动大,农业面临的风险趋于多样化、复杂化。以农产品范畴内的食用农产品为研究对象,针对其面临的市场风险,构建风险监测预警系统,并对加强市场风险监测预警能力建设提出建议。     

都市圈一体化视角下农产品物流风险预警体系的构建

应用动态因子分析法,结合实际中的调研数据,对农产品物流风险因素进行了统计分析,构建了农产品物流风险预警体系,从而对风险进行了有效的预警和控制.     

慎防农产品价格波动风险

半年来,国内大蒜、绿豆、三七等农副产品,价格大涨又大落。如绿豆年初只有8元/公斤左右,最高涨至24元/公斤,目前又跌至12元/公斤左右,跌幅近50%。大蒜价格前期回落20%以上,近来又大幅上涨。去年底,生猪价格在达到高峰后,已连跌数月,破了赢亏平衡线。不少农产品价格短期内波动之大,种养殖户赢亏转换频繁,近年来似乎从没有过。     

慎防农产品价格波动风险

半年来,国内大蒜、绿豆、三七等农副产品,价格大涨又大落。如绿豆年初只有8元/公斤左右,最高涨至24元/公斤,目前又跌至12元/公斤左右,跌幅近50%。大蒜价格前期回落20%以上,近来又大幅上涨。去年底,生猪价格在达到高峰后,已连跌数月,破了赢亏平衡线。不少农产品价格短期内波动之大,种养殖户赢亏转换频繁,近年来似乎从没有过。     

BP人工神经网络模型在太湖水污染指标预测中的应用

【目的】利用BP人工神经网络模型预测太湖水污染指标,为探讨湖泊水污染物变化规律提供参考。【方法】利用2004～2010年浙江嘉兴王江泾断面自动监测站4项水质指标,建立了太湖水污染BP人工神经网络模型,并对太湖2012年前5周的水质情况进行预测。【结果】建立了浙江嘉兴王江泾断面的4项水质指标浓度的三层BP神经网络预测模型,其预测精度较高,对湖泊水环境污染物预测的适应性较好;对太湖2012年前5周的水质情况进行预测,结果表明,2012年前5周水质污染情况加重,基本为Ⅴ类水质,符合太湖水质污染情况发展态势。【结论】BP人工神经网络具有很强的非线性映射能力和柔性的网络结构,与传统的统计建模方法相比,其预测精度较高,能较好地反映水质指标的内在变化规律,为控制水环境污染提供了科学预测方法。