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    智慧農(nóng)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀及潛力的探索研究

    2022-01-08 09:31:35徐鑫鑫胡玉璐姚治林
    商業(yè)2.0-市場與監(jiān)管 2022年1期
    關(guān)鍵詞:ARIMA模型智慧農(nóng)業(yè)

    徐鑫鑫 胡玉璐 姚治林

    摘要:近五年由于蒜價(jià)劇烈波動(dòng)及地域的物流水平差異,中國農(nóng)業(yè)市場遭受巨大損失??偨Y(jié)闡述了智慧農(nóng)業(yè)中大數(shù)據(jù)的應(yīng)用,以安徽省智慧農(nóng)業(yè)在信息流通和農(nóng)業(yè)市場監(jiān)控方面做出的成果以及亟待解決的問題為切入點(diǎn),通過RFE方法遴選出導(dǎo)致農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格波動(dòng)的長期和短期因素,并結(jié)合ARIMA模型和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行市場預(yù)測,從多個(gè)角度出發(fā)為智慧農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)管理提出合理建議。

    關(guān)鍵詞:智慧農(nóng)業(yè);信息流通性;RFE法;ARIMA模型;BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

    一、前言

    中國農(nóng)貿(mào)市場的營業(yè)利潤受多種因素影響,而各種農(nóng)副產(chǎn)品的價(jià)格波動(dòng)也在很大程度上影響著農(nóng)民和農(nóng)場主的經(jīng)濟(jì)收益。以近幾年大蒜價(jià)格的波動(dòng)為例,自2009年大蒜百倍漲幅,到2019年由央視網(wǎng)的報(bào)道的蘇寧家樂福超市蒜價(jià)30%的降幅,在這一過程中,不僅消費(fèi)者生活受到極大影響,作為中國大蒜主產(chǎn)地的山東也受其影響勉強(qiáng)保本。

    在大數(shù)據(jù)人工智能時(shí)代背景下,基于大數(shù)據(jù)分析和管理平臺(tái)的智慧農(nóng)業(yè)應(yīng)用邁進(jìn)了一個(gè)新的發(fā)展階段。環(huán)發(fā)所在2013年提出,目前農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)主要應(yīng)用于:生產(chǎn)過程管理數(shù)據(jù);農(nóng)業(yè)資源管理數(shù)據(jù);農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境管理數(shù)據(jù);農(nóng)產(chǎn)品與食品管理大數(shù)據(jù);農(nóng)業(yè)裝備與設(shè)備監(jiān)控大數(shù)據(jù);各種科研活動(dòng)產(chǎn)生的大數(shù)據(jù)6個(gè)主要領(lǐng)域[1]。在我國市場經(jīng)濟(jì)條件下,農(nóng)業(yè)分散化的生產(chǎn)經(jīng)營模式使其對(duì)市場競爭中的信息依賴性較強(qiáng),對(duì)農(nóng)產(chǎn)品市場流通數(shù)據(jù)進(jìn)行采集和分析,盡量降低信息與服務(wù)的滯后性顯得十分重要。

    二、文獻(xiàn)綜述

    以安徽省智慧農(nóng)業(yè)發(fā)展為例,要保證信息與服務(wù)滯后性的減輕,首先需要分析中國智慧農(nóng)業(yè)在信息流通和農(nóng)業(yè)市場監(jiān)控方面所做出的成果和丞待解決的問題。在該問題的研究中,張樂樂等[2](2021)通過調(diào)查得到:安徽省智慧農(nóng)業(yè)的信息進(jìn)村入戶工程成效明顯,通過構(gòu)建的信息服務(wù)體系,大幅提高了安徽數(shù)字化農(nóng)村農(nóng)業(yè)的發(fā)展水平;但同時(shí)其在數(shù)字資源體系建設(shè)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)方面和核心技術(shù)研究開發(fā)方面都面臨巨大挑戰(zhàn)和問題。丁靜[3](2017)從物聯(lián)網(wǎng)的角度出發(fā),提出安徽省智慧農(nóng)業(yè)在農(nóng)產(chǎn)品加工流通應(yīng)用方面的顯著成效,保證農(nóng)產(chǎn)品“從產(chǎn)地到餐桌”的全程追溯,實(shí)現(xiàn)農(nóng)產(chǎn)品流通過程的全紀(jì)錄,但是相應(yīng)的在農(nóng)產(chǎn)品流通的其他方面也有明顯缺陷,除去農(nóng)業(yè)化規(guī)模和資金投入的不足,最主要的是農(nóng)業(yè)信息化建設(shè)的不完善,進(jìn)而導(dǎo)致對(duì)農(nóng)戶及時(shí)、全面、準(zhǔn)確的獲取相關(guān)農(nóng)業(yè)信息來直到農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的進(jìn)程。

    其次,在得出以上待解決問題后,需要分析影響中國農(nóng)業(yè)收益的主要因素,在保證信息流通性的前提下保證流通數(shù)據(jù)的有效性和可用性。在該問題的研究中,楊根全等[4](2010)等通過文字調(diào)查分析,針對(duì)農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格市場中常見的連鎖效應(yīng),將影響農(nóng)產(chǎn)品的因素分為供求因素、貨幣因素、國際因素、政策因素和市場因素五個(gè)方面,并綜合分析提出:農(nóng)產(chǎn)品供求基本面短期內(nèi)不會(huì)發(fā)生大的改變,但是農(nóng)產(chǎn)品的生產(chǎn)成本和各種政策力度的加強(qiáng)也會(huì)加劇農(nóng)產(chǎn)品的價(jià)格波動(dòng)。許世衛(wèi)等[5](2012)相較于前者,附加了價(jià)格信息傳遞和發(fā)布機(jī)制的影響,在很大程度上,由于信息不對(duì)稱和價(jià)格傳導(dǎo)的阻滯現(xiàn)象導(dǎo)致的農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格體系紊亂也在影響著農(nóng)產(chǎn)品的價(jià)格大幅波動(dòng)。

    三、基于遞歸特征選擇法的影響因素選擇

    (一)研究思路

    根據(jù)上述由遞歸特征選擇篩選得到的五個(gè)因素,首先利用農(nóng)田每畝產(chǎn)值合計(jì)代表農(nóng)產(chǎn)品市場收入值,其次尋找可能對(duì)每畝產(chǎn)值合計(jì)值產(chǎn)生影響的因素,并將其分為供求因素、貨幣因素、國際因素、政策因素、市場因素五個(gè)方面,根據(jù)中國農(nóng)業(yè)部、國家林業(yè)局、中國國家統(tǒng)計(jì)局、水利部、中國氣象局、中國海關(guān)等公布的數(shù)據(jù),共確定影響因素16個(gè)。

    (二)研究結(jié)果

    從上述幾個(gè)方向出發(fā),為保證后續(xù)研究的高效性,對(duì)于確定的影響因素使用遞歸特征選擇法行降維篩選,代碼中對(duì)應(yīng)no_features定為5,即篩選對(duì)每畝產(chǎn)值合計(jì)值影響最大的前五位因素,其對(duì)應(yīng)篩選結(jié)果如下表所示。

    四、基于ARIMA—BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)農(nóng)產(chǎn)品市場發(fā)展進(jìn)行預(yù)測

    (一) 研究方法

    1.單位根檢驗(yàn)

    原始數(shù)據(jù)皆是非平穩(wěn)的時(shí)間序列數(shù)據(jù),在對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行二階差分后,使用 Eviews創(chuàng)建一個(gè)ARIMA模型,對(duì)糧食產(chǎn)量x1、農(nóng)產(chǎn)品綜合市場數(shù)量x2、貨幣與存款x3、職工平均工資x4、農(nóng)業(yè)各稅x5這5個(gè)變量以及農(nóng)田每畝凈收益y進(jìn)行單位根檢驗(yàn),驗(yàn)證序列是否平穩(wěn),能否達(dá)到建立ARIMA模型的建模前提。

    由表1顯示的數(shù)據(jù)可知,這6個(gè)序列在 5%的置信水平下它們各自的ADF統(tǒng)計(jì)量的值均小于其所對(duì)應(yīng)的臨界值,且P值也都小于0.05,充分說明了所選取的6個(gè)指標(biāo)所對(duì)應(yīng)的時(shí)間序列中無單位根,即進(jìn)行檢驗(yàn)的各個(gè)原始序列的數(shù)據(jù)都是平穩(wěn)的,符合ARIMA模型建立的條件,因此可以進(jìn)一步進(jìn)行建模和分析。

    2.ARIMA模型構(gòu)建

    在對(duì)農(nóng)田每畝收益進(jìn)行BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測時(shí),需要對(duì)各個(gè)輸入數(shù)據(jù)變量進(jìn)行預(yù)測,各個(gè)輸入變量均需要考慮時(shí)序性,故采用時(shí)間序列ARIMA模型進(jìn)行預(yù)測,構(gòu)建ARIMA(p,d,q)模型如下:

    其中L是滯后算子,d∈Z, d>0。

    3.BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型構(gòu)建

    我們運(yùn)用預(yù)測出來的影響因素來對(duì)進(jìn)行BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測[6],BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)如下,包括三個(gè)主要部分:輸入層,隱藏層,輸出層。

    根據(jù)上述分析,本問題選用xj影響因素的值為輸入層,以yi農(nóng)田每畝收益作為輸出層,建立如下模型:

    其中,x1,x2,… ,xn為輸入層信號(hào),wi1,wi2,… ,win為神經(jīng)元i的權(quán)值,ui為上述線性組合結(jié)果,θi為閾值,φ(·)為激活函數(shù),yi為神經(jīng)元的輸出。

    (二)結(jié)果分析

    對(duì)影響因素x1的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行一階差分運(yùn)算,并對(duì)運(yùn)算后的時(shí)間序列的繪制自相關(guān)圖和偏制相關(guān)圖,觀察發(fā)現(xiàn)其自相關(guān)系數(shù)和偏自相關(guān)系數(shù)均呈現(xiàn)拖尾的狀態(tài)。

    根據(jù)Box-Jenkins模型識(shí)別方法,應(yīng)該用ARMA(p,q)模型進(jìn)行擬合。通過重復(fù)實(shí)驗(yàn),綜合每個(gè)模型最大滯后變量對(duì)應(yīng)的系數(shù)顯著性,以及最小的AIC,SC,HQ信息準(zhǔn)則,判斷的模型應(yīng)選擇ARMA(2,1)。

    其余變量的操作類似,預(yù)測得到結(jié)果見表3。

    本部分以糧食產(chǎn)量x1、農(nóng)產(chǎn)品綜合市場數(shù)量x2、貨幣與存款x3、職工平均工資x4、農(nóng)業(yè)各稅x5對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)為輸入層,對(duì)農(nóng)田每畝產(chǎn)值y進(jìn)行BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練預(yù)測,以2003年—2014年的農(nóng)田每畝產(chǎn)值為訓(xùn)練數(shù)據(jù),2015年—2018年的農(nóng)田每畝產(chǎn)值為測試數(shù)據(jù),建立五輸入一輸出的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

    1.誤差分析

    我們對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合出來的模型進(jìn)行誤差分析,看模型的擬合效果如何,預(yù)測結(jié)果是否較為準(zhǔn)確,對(duì)預(yù)測農(nóng)田每畝凈收益的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的誤差分析結(jié)果如下:

    2.預(yù)測結(jié)果

    根據(jù)上述模型訓(xùn)練結(jié)果,預(yù)測得到2019-2022年間農(nóng)田每畝產(chǎn)值合計(jì)為

    根據(jù)上述BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)農(nóng)田每畝產(chǎn)值的預(yù)測結(jié)果可以分析得到,自2019年后的至少四年內(nèi),農(nóng)田每畝產(chǎn)值基本不發(fā)生改變,在生產(chǎn)的人力和物力成本不斷上漲的情況下,如果不能及時(shí)尋找解決辦法,中國農(nóng)產(chǎn)品市場短時(shí)間內(nèi)將呈現(xiàn)低迷狀態(tài)。

    五、建議

    政府近幾年應(yīng)格外注意農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼政策的執(zhí)行和落實(shí),同時(shí)積極投入資金完善智慧農(nóng)業(yè)的信息流通體系,保證農(nóng)戶能夠第一時(shí)間準(zhǔn)確收獲市場信;可與科學(xué)院等機(jī)構(gòu)合作,保證省市智慧農(nóng)業(yè)建設(shè)的科學(xué)性,保證技術(shù)的專業(yè)性和執(zhí)行的高效性。

    各農(nóng)戶應(yīng)密切關(guān)注政府或各類權(quán)威組織發(fā)布的消息,以保證信息流通性。其中應(yīng)該主要關(guān)注糧食產(chǎn)量、農(nóng)產(chǎn)品綜合市場數(shù)量、貨幣與存款、職工平均工資、農(nóng)業(yè)各稅五個(gè)方面。

    參考文獻(xiàn):

    [1]孫忠富,杜克明,鄭飛翔,尹首一.大數(shù)據(jù)在智慧農(nóng)業(yè)中研究與應(yīng)用展望[J].中國農(nóng)業(yè)科技導(dǎo)報(bào),2013,15(06):63-71.

    [2]張樂樂,陳翔,王韋韋,李金才.安徽省智慧農(nóng)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀及對(duì)策[J].現(xiàn)代農(nóng)業(yè)科技,2021(10):243-245.

    [3]丁靜.物聯(lián)網(wǎng)視閾下安徽省智慧農(nóng)業(yè)的發(fā)展研究[J].重慶科技學(xué)院學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版),2017(06):44-47.

    [4]楊根全,李圣軍.農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格波動(dòng)的影響因素及發(fā)展趨勢[J].農(nóng)業(yè)展望,2011,7(02):24-27+37.

    [5]許世衛(wèi),李哲敏,孔繁濤,董曉霞,崔利國,任育鋒.農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格傳導(dǎo)機(jī)制及其主要影響因素分析[J].中國科技論壇,2012(09):71-76.

    [6]焦淑華,夏冰,徐海靜,劉瑩.BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測的MATLAB實(shí)現(xiàn)[J].哈爾濱金融高等??茖W(xué)校學(xué)報(bào),2009(01):55-56.

    基金項(xiàng)目:

    本文屬安徽財(cái)經(jīng)大學(xué)大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練計(jì)劃項(xiàng)目《大數(shù)據(jù)與智慧農(nóng)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀及潛力的調(diào)查研究——以安徽省為例》(編號(hào):S202010378502)研究成果。

    作者簡介:

    徐鑫鑫(2000-), 女,漢族,山東德州人,單位:安徽財(cái)經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計(jì)與應(yīng)用數(shù)學(xué)學(xué)院,2018級(jí)本科生,研究方向:數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)。

    胡玉璐(2001-),女,漢族,安徽銅陵人 單位:安徽財(cái)經(jīng)大學(xué)國際經(jīng)濟(jì)貿(mào)易學(xué)院,2019級(jí)本科生,研究方向:國際經(jīng)濟(jì)與貿(mào)易。

    姚治林(2001-),女,漢族,安徽銅陵人 單位:安徽財(cái)經(jīng)大學(xué)法學(xué)院,2019級(jí)本科生,研究方向:法學(xué)。

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