[发明专利]一种用于葡萄月度价格预测的方法及系统

说明书

本发明实施例提供一种用于我国葡萄月度价格预测的方法及系统。该方法包括获取葡萄月度批发价格的原始数据；将所述原始数据输入至预先构建好的组合预测模型，获得基于所述原始数据的预测价格数据；其中所述组合预测模型，是基于葡萄月度批发价格的原始数据，采用集合经验模态分解算法，结合基于支持向量机和多元线性回归进行组合构建得到的。本发明实施例通过将原始价格数据输入至预先构建好的组合预测模型得到预测价格数据，其中应用了集合经验模态分解算法，结合基于支持向量机和多元线性回归进行模型组合，有助于进一步准确预测，最终通过相加融合过程汇总得到预测结果，有效化解了原始序列不规则、波动较大的预测难题。

技术领域

本发明涉及农业发展及经济研究领域，尤其涉及一种用于葡萄月度价格预测的方法及系统。

背景技术

我国是葡萄种植生产大国，葡萄种植区在我国广泛分布。近年来，葡萄种植面积不断扩大，产量也连年提高。截至2016年，我国葡萄种植总面积约843.41千公顷，总产量高达1484万吨。我国葡萄种植业发展迅猛，2016年，我国葡萄产量居世界首位。

国家统计局最新数据显示，我国水果生产价格指数年际变化大且在15、16年出现连续下滑，鲜食葡萄作为具有代表性的大宗水果品种之一，其价格年际波动十分明显。随着国内经济水平不断增长，人民生活水平的提高，居民对鲜食葡萄质量要求不断上升，相关替代品带来竞争压力日益显著；我国葡萄市场供给具有季节性明显及不耐储存储存的特点，每年7月中旬至9月底鲜食葡萄集中涌入市场，导致价格下降幅度较大，葡萄种植者的收益难以得到保障；此外，我国劳动力成本和物价的连年增长，葡萄种植过程中的管理成本和物质成本持续上涨，但葡萄价格并非持续上涨，且鲜食葡萄价格波动幅度有逐年加大的趋势。因此，针对葡萄价格进行预测研究，为保障农民及相关经营者的经济利益寻找有效途径具有重要的现实意义。针对国内葡萄产业发展现状，国内学者陆续开展针对葡萄价格波动影响因素及价格预测、预警研究，但是研究成果较少且大部分研究仍停留在定性分析的阶段，缺乏通过数学方法定量分析构建的可信度高的指标体系。此外，国内外针对葡萄及其他水果品种的价格预测多存在模型单一、准确率不高的局限性，难以满足该领域预测价格走势，把握产业发展趋势的需求。

基于现有价格预测的缺陷，需要提出一种新的价格预测方法来解决预测模型单一、预测准确率不高的问题。

发明内容

本发明实施例提供一种用于葡萄月度价格预测的方法及系统，用以解决现有技术中存在模型单一、准确率不高的局限性，难以满足预测价格走势，把握产业发展趋势的需求的问题。

第一方面，本发明实施例提供一种用于葡萄月度价格预测的方法，包括：

获取葡萄月度批发价格的原始数据；

将所述原始数据输入至预先构建好的组合预测模型，获得基于所述原始数据的预测价格数据；其中所述组合预测模型，是基于葡萄月度批发价格的原始数据，采用集合经验模态分解算法，结合基于支持向量机和多元线性回归进行组合构建得到的。

具体的，所述组合预测模型，通过以下步骤得到：

100，获取葡萄月度批发价格的原始数据，基于所述葡萄月度历史价格数据构建原始序列；

200，采用集合经验模态分解算法对所述原始序列进行分解，得到至少一个子序列；

300，将所述至少一个子序列进行标准化，得到至少一个标准化子序列；

400，将所述至少一个标准化子序列构建子模型，得到标准化子模型预测结果，所述标准化子模型预测结果包含第一标准化子模型预测结果集合和第二标准化子模型预测结果集合；

500，将所述标准化子模型预测结果进行标准化逆运算，得到子模型预测结果；

600，将所述子模型预测结果按照所述原始序列中对应的相同时间点进行融合相加获得所述组合预测模型。