◆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。運用MATLAB軟件技術(shù)進(jìn)行了模型訓(xùn)練、模型檢驗和預(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
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。
為了研究國內(nèi)玉米淀粉的各項數(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)。實驗數(shù)據(jù)主要來源于中國淀粉工業(yè)協(xié)會。
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
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
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,因此可以通過本實驗?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,預(yù)測值和真實值進(jìn)行數(shù)據(jù)對比,大多數(shù)數(shù)據(jù)點能夠較好地擬合真實數(shù)據(jù),預(yù)測值和實際值誤差很小,因而預(yù)測效果比較理想。
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。
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