黃剛

摘要：該文從遵義農業(yè)產品信息應用出發(fā)，，介紹了農產品價格監(jiān)測預測系統(tǒng)的研發(fā)，闡述了系統(tǒng)的體系結構、功能模塊和實現(xiàn)流程，同時對系統(tǒng)在數(shù)據(jù)采集、價格監(jiān)控、預測的實現(xiàn)進行了初步的探討。

關鍵詞：農產品價格；監(jiān)測；預測；研發(fā)

中圖分類號：TP311 文獻標識碼：A 文章編號：1009-3044（2012）32-7839-02

當前我國正處于經濟建設快速發(fā)展時期，工、農業(yè)以及其他產業(yè)都面臨一個高速發(fā)展的機遇。中國是一個農業(yè)大國，農業(yè)人口占我國人口最大比重。只有使得占人口最大比例的這部分人真正富裕起來，才能全面實現(xiàn)我國當前的全力發(fā)展經濟，全面建設小康社會的目標。搞好經濟建設，順應國家改革發(fā)展方向，促進農業(yè)發(fā)展，促進農民增收，是至關重要的一個環(huán)節(jié)。

區(qū)域農產品的價格，與區(qū)域農業(yè)發(fā)展息息相關。價格高低，直接關系到區(qū)域農業(yè)收入多少。價格波動，會直接影響到區(qū)域農業(yè)生產者的種植結構調整，進而影響區(qū)域農業(yè)經營者的經營策略。隨著我國當前市場經濟改革的不斷深入，區(qū)域農產品價格受到特定的市場經營和流通環(huán)境的影響因素越來越嚴重，產品價格的波動加劇，給當?shù)卣暮暧^經濟調控，合理規(guī)劃產業(yè)發(fā)展帶來更多要求。

面對經濟全球化和市場經濟快速發(fā)展的新形勢，當?shù)卣暧^調控經濟運行的難度越來越大。農業(yè)產業(yè)快速發(fā)展，要求當?shù)卣?、及時的掌握農業(yè)信息、科學分析信息。這里我們以遵義地區(qū)農產品價格為基礎進行的《遵義農產品價格監(jiān)測預測系統(tǒng)》的建設，順應了當前經濟發(fā)展的需要；同時通過信息技術的應用，對農業(yè)的產前、產中和產后的全程信息獲取、處理，幫助農業(yè)生產者和經營者通過市場做出科學決策，實現(xiàn)農業(yè)生產、管理、經營的科學化，克服農業(yè)生產的盲目性，實現(xiàn)了農業(yè)增產增收和集約經營，對農業(yè)生產具有十分重要的理論和現(xiàn)實意義。

1系統(tǒng)設計思路

產品價格是特定市場的最重要的組成元素，是研究市場信息的晴雨表。農產品由于受到短期天氣、氣候等諸多因素的影響，具有波動大、季節(jié)性強的特點。研究價格的波動，首先要弄清楚產生價格波動的過程、周期頻率，只有這樣才能對決定價格波動的因素深入分析。價格波動反映的是一系列時間序列變量的變化趨勢和規(guī)律，也是系統(tǒng)要研究的主要目標。系統(tǒng)設計主要達到的目的是，依據(jù)遵義農產品市場的特定環(huán)境，尋找出農產品價格波動的規(guī)律以及影響價格波動的主要因素，描繪出目標農產品的價格波動時間序列，并依此合理監(jiān)測和預測。

區(qū)域性農業(yè)產品市場價格波動在本質上展示的是商品供需矛盾運動的結果。研究表明價格波動同時也直接和間接地受到宏觀經濟政策調控的影響。另外，區(qū)域性市場的發(fā)育程度也對農產品價格波動產生重要影響，當?shù)卣畬τ谵r業(yè)產品的補貼政策對平均農產品市場利潤至關重要。同時，國際市場農業(yè)產品價格也對本地市場價格波動有一定的影響。系統(tǒng)在設計研發(fā)時要同時綜合考慮以上這些因素。

2系統(tǒng)數(shù)據(jù)采集

系統(tǒng)開發(fā)過程中，注重了實用性、易用性和便于推廣性的原則，選擇最通用的開發(fā)工具和平臺進行系統(tǒng)開發(fā)。在基于Internet的B/S的架構的基礎上，采用了.net平臺進行系統(tǒng)的開發(fā)，同時采用SQLServer2005作為系統(tǒng)的后臺數(shù)據(jù)庫存儲價格數(shù)據(jù)，保證系統(tǒng)具有最普遍的兼容性。

系統(tǒng)獲得的價格數(shù)據(jù)主要通過人工采集。由于農產品價格隨著時間的變化，其波動會呈現(xiàn)一定的規(guī)律性，并且在整個波動過程中都會受到很多相互制約影響的或者偶然或者非偶然的因素的影響。為了能更精確地描述價格波動變化趨勢，而且能夠在一定的時期內預測波動變化的趨勢，系統(tǒng)需要高效率的數(shù)據(jù)統(tǒng)計方法。本系統(tǒng)采用時間序列統(tǒng)計方法，時間序列分析可以根據(jù)事物一段時間的演變過程，從中找出定量的演變規(guī)律，并根據(jù)規(guī)律進行走勢預測。同時時間序列預測模型無需知道影響效應指標的因果關系，在系統(tǒng)動態(tài)性強，受各種因素綜合性影響較多的應用系統(tǒng)，特別是農業(yè)產品受短期季節(jié)、氣候和政府調控等因素影響較多的情況下應用時間序列分析模型可以起到事半功倍的效果。農業(yè)產品價格的波動具有季節(jié)性的特點，因此，系統(tǒng)選擇ARIMA（自回歸滑動平均）時間序列來對農場品價格建立時間序列模型。ARIMA模型是一種比較成熟的時間序列預測方法，已經在其他一些領域得到廣泛的應用。ARIMA同時是一種目前公認的比較先進的用于國家或地區(qū)經濟預測領域的時間序列分析模型之一。

利用ARMA模型和事件序列分析結合，通過數(shù)據(jù)挖掘技術可視化的采集監(jiān)控遵義市兩城區(qū)十余個大型農貿批發(fā)市場的蔬菜、水果、水產品、糧油、畜產品等5大類進200多個品種價格信息。每日自動化采集、統(tǒng)計、分析、比價搜索、短期以及中長期趨勢預測分析，為農產品交易主體提供宏觀數(shù)據(jù)，方便決策。

為及時準確收集第一手的價格信息，在數(shù)據(jù)采集的終端，由專門的數(shù)據(jù)采集人員現(xiàn)場實時采集數(shù)據(jù)，采集遵義市兩城區(qū)的蔬菜、水果、水產品、糧油、畜產品等五大類農產品價格。采集數(shù)據(jù)的工作有許多不同的數(shù)據(jù)采集人員每日在規(guī)定的時間點同時進行采集，同時規(guī)定了相同的數(shù)據(jù)采集的流程，并通過系統(tǒng)終端實時上傳數(shù)據(jù)至系統(tǒng)價格數(shù)據(jù)庫。上傳數(shù)據(jù)的工作由數(shù)據(jù)采集人員通過使用IE瀏覽器客戶端登陸后實時上傳到后臺SQLServer數(shù)據(jù)庫。

3系統(tǒng)提供的應用性功能模塊

1）農產品日行情查詢模塊：提供遵義市兩城區(qū)的蔬菜、水果、水產品、糧油、畜產品等五大類農產品價格按照品名、市場名、農產品大類名三大查詢方式的前天、昨天以及今天的價格信息查詢功能；

2）農產品每月/每年價格走勢模塊：以可視化的曲線圖形式展現(xiàn)具體農產品某月或者某年內的價格波動。波動曲線圖可以描述具體的農產品，如土豆、黃瓜等特定品名的每月/年價格走勢，也可以描述較大分類名如葉菜、莖菜、根菜、花菜、果菜等的每月/年價格走勢。

3）農產品短期價格預測模塊：基于ARIMA模型構建的時間序列分析結合數(shù)據(jù)挖掘技術，對農產品價格進行短期走勢預測。提供一周左右的價格走勢預測。

4）農產品價格漲跌預警模塊：對農產品的每月價格波動情況進行分析，并對產品價格漲跌進行排序。實現(xiàn)按照特定品名以及按照較大分類名對農產品的價格漲跌達到系統(tǒng)預設比率的情況進行預警。

5）行情簡報模塊：每月自動生成蔬菜、水果、水產品、糧油、畜產品等五大類農產品的每月價格波動簡報。系統(tǒng)同時重點監(jiān)測遵義市兩城區(qū)的20種主要農產品的每月專題簡報分析，簡報以圖形化的方式顯示產品價格的波動以及同比、環(huán)比數(shù)據(jù)分析。

6）農產品長期趨勢預測模塊：基于數(shù)據(jù)挖掘技術對重點監(jiān)控的20種主要農產品未來較長一段時期的漲跌趨勢進行分析，并提供未來1-3個月時間內這些農產品價格漲跌趨勢的預測及分析。在分析的基礎上自動生成價格看漲、看跌、看平的分析圖和列出漲跌的原因供決策參考，實現(xiàn)動態(tài)數(shù)據(jù)監(jiān)測。

4前景和展望

經濟全球化和市場主體多元化的新形勢，增加了政府宏觀調控經濟運行的難度，同時也需要農業(yè)信息服務工作者能夠更及時幫助各級政府及時、全面掌握農業(yè)信息。信息技術手段與方式的全面和多樣化，為農業(yè)信息服務工作提供了更為豐富的可行空間，而這些新技術的運用也為傳統(tǒng)農業(yè)帶來了巨大改變，將農業(yè)發(fā)展引入了一個全新的時代。

遵義農產品價格監(jiān)測預測系統(tǒng)是信息技術在農產品價格信息服務工作中的一次應用，用信息化手段對其傳統(tǒng)方式進行改造，實現(xiàn)了農產品價格信息服務的創(chuàng)新模式。政府通過系統(tǒng)及時全面了解農產品價格信息，增強了監(jiān)管能力，更好地促進了本地農業(yè)生產的增產增收和集約經營。

參考文獻：

[1]張化中.價格監(jiān)測及預測預警[M].北京：中國物價出版社，2006.

[2]盧衛(wèi).現(xiàn)代經濟預測[M].天津：天津社會科學院出版社，2004.

[3]魏來，陳良均.網絡環(huán)境下ARIMA模型對于綠色蔬菜市場價格的精確預報[J].四川農業(yè)大學學報，2004（3）.

[4]梅林.數(shù)據(jù)挖掘技術在預測農作物生長過程中的應用研究[J].甘肅科技，2005（11）.

[5]徐妙君，譚小球.商業(yè)智能中的數(shù)據(jù)挖掘研究[J].浙江海洋學院學報：自然科學版，2005（3）.

[6]賈春生.ARIMA模型在馬尾松毛蟲發(fā)生面積預測中的應用[J].安徽農業(yè)科學，2007（19）.

[7]韓萍，王鵬新，王彥集，張樹譽，朱德海.多尺度標準化降水指數(shù)的ARIMA模型干旱預測研究[J].干旱地區(qū)農業(yè)研究，2008（2）.