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    卡爾曼濾波算法在重慶市糧食產(chǎn)量預(yù)測中的應(yīng)用

    2018-05-25 06:34:06
    重慶三峽學(xué)院學(xué)報 2018年3期
    關(guān)鍵詞:卡爾曼濾波重慶市糧食

    (華中師范大學(xué)經(jīng)濟與工商管理學(xué)院,湖北武漢 430070)

    糧食是事關(guān)國計民生的戰(zhàn)略物質(zhì),糧食問題不僅是治國安邦的大事,而且事關(guān)國民經(jīng)濟和社會的發(fā)展。一個國家只有牢牢把握糧食生產(chǎn)的主動權(quán),立足糧食自給自足,才能掌控經(jīng)濟和社會發(fā)展的大局。首先,糧食是人類生存和發(fā)展的最基本物質(zhì),如果糧食出了問題,不僅經(jīng)濟建設(shè)等自亂陣腳,還會引起社會動蕩,影響政府的執(zhí)政能力。其次,糧食是工業(yè)的重要原料,如果糧食短缺,許多工業(yè)部門就會因為原料不足被迫減產(chǎn)停產(chǎn),并波及到相關(guān)行業(yè),進而影響到整個國民經(jīng)濟的健康發(fā)展。第三,糧食是農(nóng)業(yè)發(fā)展、農(nóng)民致富的依托??梢娂Z食安全問題不僅僅只是一個經(jīng)濟問題,更是一個社會問題、政治問題。影響糧食產(chǎn)量的因素主要有以下幾個方面:(1)糧食播種面積。糧食播種面積直接和糧食產(chǎn)量掛鉤。種植面積有了保障,糧食就不會出現(xiàn)大問題,即使發(fā)生一些自然災(zāi)害,也不會導(dǎo)致糧食產(chǎn)量大幅下跌;相反,如果沒有種植面積為保證,即使管理再好,糧食產(chǎn)量也難以有保障。(2)種植技術(shù)??茖W(xué)種田,提高耕地的綜合生產(chǎn)能力,是糧食豐收的重要保障。大力推廣良種和良法,提高糧食單產(chǎn)和品質(zhì),是未來轉(zhuǎn)變糧食生產(chǎn)方式的方向。(3)農(nóng)田基礎(chǔ)設(shè)施。完善的農(nóng)田水利設(shè)施是糧食高產(chǎn)穩(wěn)產(chǎn)的基礎(chǔ)。(4)氣候條件。在當(dāng)前我國農(nóng)業(yè)底子薄弱的情況下,糧食生產(chǎn)易受氣候影響。風(fēng)調(diào)雨順,氣候正常,糧食有望獲得豐收;如果出現(xiàn)嚴重的旱澇、病蟲害、極端天氣,糧食就有可能減產(chǎn)。(5)種植結(jié)構(gòu)。不同的糧食品種,單產(chǎn)存在差異,種植結(jié)構(gòu)的調(diào)整會影響糧食的產(chǎn)量。雖然影響糧食產(chǎn)量的因素比較多,大部分因素帶有不可知性、不確定性,但只要不掉以輕心,鼓勵糧食生產(chǎn)的政策、資金、技術(shù),措施到位,糧食產(chǎn)量就不會有太大波動。因此,可以從我國糧食本身的運行規(guī)律出發(fā),把握其變化發(fā)展的趨勢。

    重慶是我國的直轄市,轄區(qū)面積大,農(nóng)業(yè)人口多,城鎮(zhèn)化率相對不高,農(nóng)業(yè)在國民經(jīng)濟中仍然占有一定的地位。特別是糧食生產(chǎn),關(guān)系到城市的可持續(xù)發(fā)展和社會的持續(xù)穩(wěn)定。重慶農(nóng)村貧困人口也有一定比例,發(fā)展糧食生產(chǎn),也是農(nóng)民增收致富、擺脫貧困的重要途徑之一。科學(xué)預(yù)測重慶市糧食產(chǎn)量,是制定地區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展和糧食生產(chǎn)戰(zhàn)略規(guī)劃的基礎(chǔ),對推進糧食生產(chǎn),確保糧食穩(wěn)定,維護糧食安全具有重要意義。關(guān)于糧食產(chǎn)量預(yù)測問題,國內(nèi)學(xué)者進行了大量的研究,主要方法有:自回歸滑動平均模型、指數(shù)平滑法、多元線性回歸、主成分分析、灰色模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等[1-6]。但這些方法的預(yù)測精度都不盡如人意??柭鼮V波算法是一種最優(yōu)自回歸估計技術(shù),它以最小均方誤差為估計準(zhǔn)則,構(gòu)造一套遞推估計算法,實現(xiàn)對狀態(tài)變量的發(fā)展趨勢的估計,即利用狀態(tài)變量前一時刻的估計值與現(xiàn)時刻的觀測值來更新對狀態(tài)變量的估計,以獲得狀態(tài)變量現(xiàn)時刻的最佳估計值。該算法預(yù)測精度高,計算簡便,在許多工程領(lǐng)域得到了應(yīng)用[7-14]。文中運用卡爾曼濾波算法預(yù)測重慶市的糧食產(chǎn)量,提高了預(yù)測的準(zhǔn)確性。

    一、卡爾曼濾波算法基本原理

    卡爾曼濾波算法本質(zhì)上屬于一種遞推反饋算法?;驹硎且詋-1時刻變量的最優(yōu)估計為基準(zhǔn),預(yù)測k時刻變量的狀況,同時對該狀態(tài)進行觀測,通過分析觀測值和預(yù)測量的差異,采用觀測值和預(yù)測量相結(jié)合的辦法對預(yù)測值進行修正,從而得到變量k時刻的最優(yōu)狀態(tài)估計。卡爾曼濾波算法可分為兩個部分:即時間更新方程與測量狀態(tài)更新方程,前者負責(zé)遞推,后者負責(zé)反饋,反饋在整個算法中較為關(guān)鍵,它將先前的狀態(tài)和新的測量值相結(jié)合,經(jīng)過比較分析后,以二者為基礎(chǔ)構(gòu)造改進規(guī)則,得到其最后的最佳估計。即根據(jù)測量值和估計值這兩個量之前的表現(xiàn),各自給它們分配一個權(quán)重,之前表現(xiàn)越好的量其權(quán)重就越高,否則,權(quán)重就越低,分配的權(quán)重也就是所謂的卡爾曼增益。表現(xiàn)好意思是測量值或估計值方差很小,表現(xiàn)不好就是測量值或估計值方差較大。通過一步一步地修正估計值,漸漸使其達到最佳狀況。卡爾曼濾波算法的時間更新方程即為預(yù)測方程,測量更新方程即為校正方程,分別可表示為:

    預(yù)估方程:

    校正方程:

    運用卡爾曼濾波算法預(yù)測時間序列時,就是將其視為時間狀況變量,借鑒卡爾曼濾波算法的特點對其發(fā)展趨勢進行估計。在工程應(yīng)用上狀態(tài)變量有3個值:實際值、觀察值(測量值)、估計值,預(yù)測時間序列時,可將實際值、觀察值合二為一,時間序列的實際值即為觀測值,公式中的參數(shù)A = 1,uk= 0,H = 1,B也就無意義。可見,運用卡爾曼濾波算法預(yù)測時間序列容易實現(xiàn),所要確定的參數(shù)僅為P0,Q,R三個;P0一般可任意選取,因為算法能自動更正不合理的取值,但注意P0不能為0,否則,濾波器會認為已經(jīng)沒有誤差了,認定初始值就是系統(tǒng)最優(yōu)估計而停止尋優(yōu)過程,故只需選擇合適的Q,R參數(shù)就行??柭鼮V波算法流程如圖1所示。

    圖1 卡爾曼濾波算法原理圖

    二、重慶市糧食產(chǎn)量預(yù)測

    重慶是我國的重要工業(yè)基地,農(nóng)村人口比例大,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)在國民經(jīng)濟中占有一定的位置,特別是糧食收入是農(nóng)民經(jīng)濟收入的主要來源,也是農(nóng)民脫貧致富的重要途徑之一。重慶市在堅持走工業(yè)強市道路的同時,也不忘農(nóng)業(yè)生產(chǎn)發(fā)展,積極推進糧食生產(chǎn),近幾年糧食產(chǎn)量年年豐收,一步一個新臺階。圖2為2000—2017年重慶市糧食產(chǎn)量統(tǒng)計數(shù)據(jù)(數(shù)據(jù)來源于重慶市歷年國民經(jīng)濟和社會發(fā)展公報,其中2017年數(shù)據(jù)來自國家統(tǒng)計局),從圖2可見,重慶市近些年糧食產(chǎn)量除2006年外,基本穩(wěn)定在1 100萬噸左右,近幾年節(jié)節(jié)攀升,為保證全市乃至全國糧食安全、國民經(jīng)濟發(fā)展及社會穩(wěn)定作出了重要貢獻。

    圖2 重慶市糧食產(chǎn)量統(tǒng)計數(shù)據(jù)

    以 2000—2017年重慶市糧食產(chǎn)量統(tǒng)計數(shù)據(jù)為觀測值,建立卡爾曼濾波,模型參數(shù)設(shè)定P0= 1,經(jīng)嘗試,Q = 0.08,R = 0.01,通過MATLAB2014軟件運算,得到了2000—2017年重慶市糧食產(chǎn)量預(yù)測值,結(jié)果如表2所示,從表2知,模型具有很高的預(yù)測精度,平均預(yù)測誤差僅為0.400 87%。說明運用卡爾曼濾波算法預(yù)測重慶市糧食產(chǎn)量切實可行,效果顯著。

    為了檢驗?zāi)P偷男阅?,以上述?shù)據(jù)建立ARMA模型對重慶市糧食產(chǎn)量進行預(yù)測,設(shè)重慶市歷年糧食產(chǎn)量為時間序列xt,經(jīng)檢驗xt為非平穩(wěn)時間序列,不符合建模要求,對xt進行一次差分后變d(xt)為平穩(wěn)序列,滿足建模要求,經(jīng)分析比對,模型的最佳階數(shù)為ARMA(2,1),運用EVIEWS8.0軟件,得到模型的參數(shù)估計,結(jié)果如表1所示。

    表1 ARMA(2,1)模型參數(shù)估計結(jié)果

    根據(jù)估計參數(shù)的得到的預(yù)測方程為:

    式中,εt為白噪聲序列。

    根據(jù)方程(3)得到歷年重慶市糧食產(chǎn)量預(yù)測值(由于原始數(shù)據(jù)經(jīng)過了差分處理,且與前期預(yù)測誤差有關(guān),故前幾期的值不能預(yù)測),結(jié)果如表2所示。ARMA模型的平均預(yù)測誤差為1.460 81%,卡爾曼濾波模型比ARMA模型的平均誤差減小了72.558 4%??梢娍柭鼮V波的優(yōu)勢,對于這樣龐大的數(shù)據(jù)序列,預(yù)測誤差很小,可謂高效、實用、可靠。兩種模型的預(yù)測曲線如圖3所示,卡爾曼濾波預(yù)測曲線與實際曲線幾乎重合。

    表2 重慶市糧食產(chǎn)量預(yù)測結(jié)果及比較

    2012 1 138.50 1 135.924 -0.226 24 1 137.608 0.078 32 -65.381 9 2013 1 148.13 1 146.248 -0.163 96 1 147.067 0.092 58 -43.536 8 2014 1 145.50 1 147.186 0.147 15 1 145.658 -0.013 82 -90.608 0 2015 1 154.89 1 155.993 0.095 51 1 153.957 0.080 75 -15.451 9 2016 1 166.00 1 164.971 -0.088 22 1 164.783 0.104 335 18.266 83 2017 1 167.20 1 167.433 0.019 987 1 166.956 0.020 915 4.643 018

    圖3 預(yù)測曲線及比較

    至于對 2018年重慶市糧食產(chǎn)量的預(yù)測,由于沒有觀測值,卡爾曼濾波無法獨立實現(xiàn),此時可以借助ARMA模型,ARMA模型可以預(yù)測延后一年的值,因此,可將ARMA模型預(yù)測得到的2018年的值作為觀測值,再利用卡爾曼濾波預(yù)測2018年的值。從表2來看,以ARMA模型預(yù)測2018年的值作為觀測值是可行的,該模型2017年的預(yù)測誤差小于0.5%,2018年預(yù)測值應(yīng)該有一定的可信度。由ARMA(2,1)預(yù)測得到2018年重慶市糧食產(chǎn)量為1 173.704萬噸,將這一數(shù)值加入到原時間序列,通過卡爾曼濾波得到2018年重慶市糧食產(chǎn)量預(yù)測值為1 171.875 2萬噸。

    2017年我國糧食雖然也獲得了豐收,但與歷史最高產(chǎn)量比仍有所下降。而重慶逆勢而上,今年糧食產(chǎn)量接近歷史最高值,但決不能沾沾自喜,產(chǎn)生驕傲自滿的情緒,認為我國糧食安全可以高枕無憂。應(yīng)要繼續(xù)抓好糧食生產(chǎn),再接再厲,再創(chuàng)佳績,為全國糧食安全作出應(yīng)有的貢獻。同時,在糧食生產(chǎn)的新形式下,發(fā)展糧食生產(chǎn)也要盡量貼近市場,優(yōu)化種植結(jié)構(gòu),實現(xiàn)糧食生產(chǎn)產(chǎn)量、質(zhì)量和效益的統(tǒng)一,經(jīng)積極探索發(fā)展優(yōu)質(zhì)高效的現(xiàn)代糧食生產(chǎn)模式,提高種植的科學(xué)技術(shù)水平,提高糧食的質(zhì)量和品質(zhì),更好地滿足人們吃飽、吃好、吃安全的要求,提高糧農(nóng)的經(jīng)濟效益,促進農(nóng)民增收致富,早日邁入小康社會。

    三、結(jié) 語

    隨著我國從農(nóng)業(yè)大國到工業(yè)大國的轉(zhuǎn)型,農(nóng)業(yè)在國民經(jīng)濟的比重逐步下降,糧食消費在整個商品消費中的比例也呈逐年下降的態(tài)勢,導(dǎo)致一些人產(chǎn)生了農(nóng)業(yè)不重要、忽視農(nóng)業(yè)、特別是放松糧食生產(chǎn)的錯誤觀念。農(nóng)業(yè)始終是支撐整個國民經(jīng)濟發(fā)展與進步的保障,糧食永遠是國家第一重要的戰(zhàn)略資源。不管在什么時候、在什么形勢下糧食安全都是一切工作之根基。要實現(xiàn)我國糧食高產(chǎn)穩(wěn)產(chǎn),維護糧食長久安全,首先,要切實保護好基本農(nóng)田,最低保障性耕地這條底線絕不能逾越。隨著我國工業(yè)化、城鎮(zhèn)化進程的推進,各地建設(shè)用地都在快速飆升,對基本農(nóng)田構(gòu)成了極大的威脅,有些地方政府片面追求經(jīng)濟的一時發(fā)展,認為農(nóng)業(yè)用地沒有工業(yè)、商業(yè)等用地的效益高,擠占毀壞農(nóng)田,這是十分危險的想法,它不僅動搖了糧食安全的基石,也阻礙農(nóng)業(yè)農(nóng)村的發(fā)展,并破壞了國民經(jīng)濟持續(xù)健康發(fā)展的基礎(chǔ)。其次,要調(diào)動農(nóng)民種糧的積極性。傳統(tǒng)的種糧模式和現(xiàn)行的糧食購銷體制的確使種糧農(nóng)民的經(jīng)濟效益下滑,導(dǎo)致許多地方農(nóng)民不愿意種糧,特別是農(nóng)村青年,嫌棄種田累、種田苦、種田窮,不愿意與土地打交道,大多選擇外出務(wù)工另求生計,導(dǎo)致一些地方的耕地荒廢、農(nóng)田退化,令人惋惜心痛。要改變這種現(xiàn)狀,必須深化農(nóng)業(yè)改革,積極推進土地確權(quán)工作,加快推動農(nóng)村土地流轉(zhuǎn)制度,加大對種糧農(nóng)民的直接補貼力度,完善糧食等農(nóng)產(chǎn)品價格形成機制,確保種糧農(nóng)民的利益,不讓農(nóng)民吃虧,使農(nóng)民愿意種糧,樂意種糧。第三,要加強對農(nóng)田基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。長期以來,我國農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)比較薄弱,與經(jīng)濟社會發(fā)展不同步、不相稱,特別是農(nóng)村實行聯(lián)產(chǎn)責(zé)任承包制以來,糧食生產(chǎn)以分散經(jīng)營為主,農(nóng)村集體經(jīng)濟削弱,農(nóng)田基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)無法依靠單門獨戶、單打獨斗來完成,因此,許多地方大型基礎(chǔ)水利設(shè)施建設(shè)基本空白,既往的一些農(nóng)田水利設(shè)施也年久失修,有的已經(jīng)廢棄,有的不能完全發(fā)揮作用。糧食生產(chǎn)抵抗自然災(zāi)害能力差,不少地方依然靠天吃飯,糧食收成得不到保障。要大力發(fā)展和壯大農(nóng)村集體經(jīng)濟,創(chuàng)新農(nóng)田水利投資方式,形成多元化投資體制機制,按照市場經(jīng)濟規(guī)律,建立政府、農(nóng)村集體、農(nóng)民個人、社會各界共同參與的多層次、多渠道、多元化的農(nóng)田水利投入機制,加強和完善農(nóng)田基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),為糧食生產(chǎn)提供可靠的水利灌溉保證,確保農(nóng)業(yè)增產(chǎn)增效、農(nóng)民增收。第四,要加強農(nóng)業(yè)科技服務(wù)。目前,我國農(nóng)業(yè)科技人才隊伍相對比較薄弱,農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化率低,僅有的一些農(nóng)業(yè)技術(shù)人員,由于農(nóng)村條件差,農(nóng)業(yè)工作待遇低,不肯下到基層從事農(nóng)業(yè)技術(shù)推廣服務(wù),導(dǎo)致我國多數(shù)地區(qū)糧食生產(chǎn)技術(shù)還比較落后,農(nóng)民種田的科學(xué)化水平不高,一些糧食生產(chǎn)新技術(shù)難以得到推廣,影響了糧食生產(chǎn)的產(chǎn)量和品質(zhì),導(dǎo)致糧農(nóng)賣糧難、賣糧苦。針對這種情況,必須加快農(nóng)業(yè)人才隊伍建設(shè),積極創(chuàng)造條件,鼓勵農(nóng)業(yè)科技人員到一線工作,推進農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化率,吸引大學(xué)生到農(nóng)村就業(yè)創(chuàng)業(yè),積極落實大學(xué)生村官到農(nóng)村任職的政策措施,改善農(nóng)村干部隊伍結(jié)構(gòu),提高農(nóng)村管理水平和農(nóng)民耕作技術(shù),不斷提高糧食產(chǎn)品的質(zhì)量,更好地滿足市場需求。

    卡爾曼濾波算法是一種挖掘數(shù)據(jù)內(nèi)部隱含的信息,并通過不斷改進和不斷完善算法而處理不確定信息的先進技術(shù),它以線性最小方差估計方法給出狀態(tài)的最優(yōu)估計值,能夠得到最接近狀態(tài)真值的估計值,計算方便,預(yù)測精度很高,在工程領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。文中利用卡爾曼濾波算法對重慶市糧食產(chǎn)量進行了預(yù)測,取得了很好的效果,平均誤差僅為0.400 87 %,比ARMA模型的1.262 96%減小了68.259 5%。預(yù)測得到2018年重慶市糧食產(chǎn)量為1 171.875 2萬噸。

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