本發(fā)明涉及農(nóng)產(chǎn)品價格預(yù)測方法。更具體地說，本發(fā)明涉及一種基于GEP算法的小白菜價格預(yù)測方法。
背景技術(shù)：
：由于眾多現(xiàn)有的農(nóng)業(yè)電子商務(wù)網(wǎng)所提供的小白菜價格數(shù)據(jù)多樣化，現(xiàn)有小白菜價格預(yù)測算法無法適應(yīng)網(wǎng)站所提供多類型數(shù)據(jù)，不能準(zhǔn)確即時反應(yīng)小白菜價格變化。GEP技術(shù)是借鑒生物遺傳的基因表達(dá)規(guī)律提出的知識發(fā)現(xiàn)新技術(shù)，該技術(shù)的特點(diǎn)是：(1)它們在“雜交－變異－新種群－選擇”的進(jìn)化論思想方面相似；(2)GA是用簡單編碼解決簡單問題，GP是用復(fù)雜編碼解決復(fù)雜問題，GEP則是用簡單編碼解決復(fù)雜問題；(3)GEP融合了GA和GP的優(yōu)點(diǎn)；(4)GEP的先天優(yōu)勢使得組合爆炸和早熟容易克服；(5)基因表達(dá)式編程不需對結(jié)果公式形狀做主觀假定，而認(rèn)為真理在訓(xùn)練數(shù)據(jù)中，以基本變量和運(yùn)算符為遺傳物質(zhì)，通過遺傳、變異，逐代進(jìn)化出更接近事物本質(zhì)的公式。技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：本發(fā)明的一個目的是解決至少上述問題，并提供至少后面將說明的優(yōu)點(diǎn)。本發(fā)明還有一個目的是提供一種基于GEP算法的小白菜價格預(yù)測方法。為了實(shí)現(xiàn)根據(jù)本發(fā)明的這些目的和其它優(yōu)點(diǎn)，提供了一種基于GEP算法的小白菜價格預(yù)測方法，包括以下步驟：步驟一，采集目標(biāo)地區(qū)的小白菜L天的價格數(shù)據(jù)，抽取第i天到第j天之間的價格數(shù)據(jù)用多種函數(shù)模型進(jìn)行擬合出多個價格預(yù)測函數(shù)；步驟二，抽取第m天到第n天之間的價格數(shù)據(jù)，計(jì)算步驟一得到的多個價格預(yù)測函數(shù)的適應(yīng)度值，適應(yīng)度值的計(jì)算公式為：其中，yt表示第t天根據(jù)各價格預(yù)測函數(shù)算出的預(yù)測價格，dt為第t天的實(shí)際價格，K為預(yù)測價格與對應(yīng)時間的實(shí)際價格差的最大值；步驟三，計(jì)算適應(yīng)度值最大的價格預(yù)測函數(shù)的復(fù)相關(guān)系數(shù)，復(fù)相關(guān)系數(shù)的計(jì)算公式為：其中，yt表示第t天根據(jù)適應(yīng)度值最大的價格預(yù)測函數(shù)算出的預(yù)測價格，dt為第t天的實(shí)際價格，為第m天到第n天之間適應(yīng)度值最大的價格預(yù)測函數(shù)算出的預(yù)測價格的平均值；步驟四，將步驟二得到的適應(yīng)度值最大的價格預(yù)測函數(shù)與步驟三得到的復(fù)相關(guān)系數(shù)相乘，即得小白菜價格預(yù)測函數(shù)；其中，[m，n]與[i，j]的范圍不相同。優(yōu)選的是，在本發(fā)明中1≤i＜j＜m＜n≤L。優(yōu)選的是，在本發(fā)明中連續(xù)采集天數(shù)L≥180，(j-i+1)：(n-m+1)＝11：5。優(yōu)選的是，在本發(fā)明中函數(shù)模型包括：LINEST函數(shù)、LOGEST函數(shù)、TREND函數(shù)、GROWTH函數(shù)、FROECAST函數(shù)。優(yōu)選的是，在本發(fā)明中L天中每日價格數(shù)據(jù)為多個農(nóng)產(chǎn)品網(wǎng)站同日的小白菜價格數(shù)據(jù)的平均值。優(yōu)選的是，在本發(fā)明中單個農(nóng)產(chǎn)品網(wǎng)站的當(dāng)日價格數(shù)據(jù)通過以下步驟得到：步驟a，每日間隔30s從目標(biāo)農(nóng)產(chǎn)品網(wǎng)站采集一次價格，然后將所有價格按照時間順序排序；步驟b，按組距和組數(shù)對步驟a中的經(jīng)過排序的價格進(jìn)行分組，組距為每日的價格的最大值與最小值之差除以組數(shù)，組數(shù)k的計(jì)算公式為：k＝1+3.322lgs；其中，s為步驟a中采集的每日價格的數(shù)量，k取其數(shù)值的整數(shù)部分；步驟c，用每組價格內(nèi)包含的價格的數(shù)量除以每日價格的數(shù)量，得每組價格內(nèi)包含的價格的數(shù)量占每日價格數(shù)量的比例；步驟d，選取步驟c中比例在0.00135～1之間的分組，計(jì)算所有選取的分組中所有價格的平均值，即為農(nóng)產(chǎn)品網(wǎng)站的當(dāng)日價格數(shù)據(jù)。優(yōu)選的是，在本發(fā)明中在所述步驟一中，L天的價格數(shù)據(jù)在抽取前經(jīng)過3o·準(zhǔn)則提取，具體方法如下：計(jì)算出L天價格數(shù)據(jù)的均值μ與標(biāo)準(zhǔn)差o·，然后剔除L天價格數(shù)據(jù)中分布在(μ-3o·，μ+3o·)范圍以外的數(shù)據(jù)。本發(fā)明至少包括以下有益效果：1、本發(fā)明對小白菜價格預(yù)測的準(zhǔn)確度較現(xiàn)有的小白菜價格預(yù)測算法更高。2、本發(fā)明中的核心函數(shù)關(guān)系式由GEP技術(shù)自動產(chǎn)生，具有人工干預(yù)少，自動化程度高的特點(diǎn)。3、通過對數(shù)據(jù)分析經(jīng)驗(yàn)的積累，可以自動優(yōu)化算法，極大程度上提高了預(yù)測精度。本發(fā)明的其它優(yōu)點(diǎn)、目標(biāo)和特征將部分通過下面的說明體現(xiàn)，部分還將通過對本發(fā)明的研究和實(shí)踐而為本領(lǐng)域的技術(shù)人員所理解。具體實(shí)施方式下面結(jié)合實(shí)施例對本發(fā)明做進(jìn)一步的詳細(xì)說明，以令本領(lǐng)域技術(shù)人員參照說明書文字能夠據(jù)以實(shí)施。實(shí)施例1：步驟一，采集廣西常樂地區(qū)2015年全年的價格數(shù)據(jù)，以2015年1月1號為第1天，抽取第1天到第90天之間的價格數(shù)據(jù)如表1所示，用LINEST函數(shù)和LOGEST函數(shù)模型進(jìn)行擬合出函數(shù)表達(dá)式分別為：y＝1.471+0.036x1－0.034x2，其中，x1為待測天數(shù)，x2為小白菜需求量。步驟二，抽取第244天到第273天之間的價格數(shù)據(jù)如表2所示，計(jì)算步驟一得到的兩個價格預(yù)測函數(shù)的適應(yīng)度值，適應(yīng)度值的計(jì)算公式為：其中，yt表示第t天根據(jù)各價格預(yù)測函數(shù)算出的預(yù)測價格，dt為第t天的實(shí)際價格，K為預(yù)測價格與對應(yīng)時間的實(shí)際價格差的最大值。Y＝1.471+0.036x1－0.034x2的適應(yīng)度值為0.885，的適應(yīng)度值為0.903.步驟三，計(jì)算適應(yīng)度值最大的價格預(yù)測函數(shù)的復(fù)相關(guān)系數(shù)，復(fù)相關(guān)系數(shù)的計(jì)算公式為：其中，yt表示第t天根據(jù)適應(yīng)度值最大的價格預(yù)測函數(shù)算出的預(yù)測價格，dt為第t天的實(shí)際價格，為第244天到第365天之間適應(yīng)度值最大的價格預(yù)測函數(shù)算出的預(yù)測價格的平均值。由復(fù)相關(guān)系數(shù)的計(jì)算公式可得計(jì)算結(jié)果為R＝0.954。步驟四，將步驟二得到的適應(yīng)度值最大的價格預(yù)測函數(shù)與步驟三得到的復(fù)相關(guān)系數(shù)相乘，即得小白菜價格預(yù)測函數(shù)為說明本方法的有效性，分別用本方法和基于TGA算法的小白菜預(yù)測方法對廣西常樂地區(qū)2016上半年的價格進(jìn)行預(yù)測，實(shí)際價格以農(nóng)村聯(lián)合合作社的價格為準(zhǔn)，本方法的準(zhǔn)確率為90％，而基于TGA算法的小白菜預(yù)測方法的準(zhǔn)確率為70％。表1(表中數(shù)據(jù)按從左到右順序與天數(shù)對應(yīng))1.6341.6651.6531.6781.6871.4541.4431.3431.4481.4691.2771.2451.2321.3461.3381.3271.0431.0131.4661.4781.4691.4771.5061.5431.5331.5441.5141.2531.5761.5901.8901.86618451.7901.7991.7561.7741.6881.7031.7001.7431.7621.7681.7871.8101.8851.8901.9301.9461.9561.9671.9882.0122.0142.1132.1332.2152.2262.2322.1032.0002.0542.0161.8831.8671.8981.8541.8301.7811.7721.1311.6651.6801.6891.6121.6031.6231.5771.5441.4631.4871.4851.4901.5001.4701.5211.5221.5001.5331.529表2(表中數(shù)據(jù)按從左到右順序與天數(shù)對應(yīng))1.7431.7681.7561.8671.8981.8541.7621.7681.7871.6871.6651.6801.6891.6341.6651.6531.5901.2531.5761.5901.5771.5441.4631.4771.5061.5431.5331.5441.5141.522實(shí)施例2在實(shí)施例1的基礎(chǔ)上，使用本發(fā)明的方法對廣西常樂地區(qū)2016年上半年的小白菜價格進(jìn)行預(yù)測，其中，步驟一中的價格數(shù)據(jù)采集自中國農(nóng)業(yè)信息網(wǎng)、新農(nóng)村商網(wǎng)、農(nóng)博網(wǎng)、阿里巴巴和環(huán)球農(nóng)業(yè)網(wǎng)，2015年每日價格數(shù)據(jù)為上述網(wǎng)站同日的小白菜價格數(shù)據(jù)的平均值，與實(shí)際市場價格誤差在0.02％，數(shù)據(jù)準(zhǔn)確率較高。實(shí)施例3在實(shí)施例2的基礎(chǔ)上，對每日采集的價格數(shù)據(jù)先做處理，以中國農(nóng)業(yè)信息網(wǎng)為例：步驟a，計(jì)算機(jī)每隔30s從網(wǎng)站上保存一次價格數(shù)據(jù)，當(dāng)日就可以得到2880個價格數(shù)據(jù)，然后將所有價格按照時間順序排序。步驟b，將2880代入k＝1+3.322lgs，得到組數(shù)k＝12，再將該日價格的最大值與最小值之差除以組數(shù)12得到組距，根據(jù)組距和組數(shù)對步驟a中的經(jīng)過排序的價格進(jìn)行分組。步驟c，用每組價格內(nèi)包含的價格的數(shù)量除以2880，得每組價格內(nèi)包含的價格的數(shù)量占該日價格數(shù)量的比例。步驟d，選取步驟c中比例在0.00135～1之間的分組，計(jì)算所有選取的分組中所有價格的平均值，即為農(nóng)產(chǎn)品網(wǎng)站的當(dāng)日價格數(shù)據(jù)。原始數(shù)據(jù)經(jīng)過選取后，異常數(shù)據(jù)點(diǎn)被剔除，提高了擬合得到的函數(shù)的準(zhǔn)確度。通過對比處理與未處理的數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合得到的函數(shù)分別進(jìn)行小白菜價格預(yù)測，發(fā)現(xiàn)處理后的數(shù)據(jù)擬合得到的函數(shù)預(yù)測準(zhǔn)確度高出2％。實(shí)施例4在實(shí)施例1的基礎(chǔ)上，對步驟一中2015年的價格數(shù)據(jù)進(jìn)行3o·準(zhǔn)則提取，具體方法如下：計(jì)算第1天至第243天價格數(shù)據(jù)的均值1.633與標(biāo)準(zhǔn)差0.134，然后剔除第1天至第243天價格數(shù)據(jù)中分布在(1.231，2.035)范圍以外的數(shù)據(jù)。原始數(shù)據(jù)經(jīng)過選取后，異常數(shù)據(jù)點(diǎn)被剔除，提高了擬合得到的函數(shù)的準(zhǔn)確度。通過對比處理與未處理的數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合得到的函數(shù)分別進(jìn)行小白菜價格預(yù)測，發(fā)現(xiàn)處理后的數(shù)據(jù)擬合得到的函數(shù)預(yù)測準(zhǔn)確度高出5％。盡管本發(fā)明的實(shí)施方案已公開如上，但其并不僅僅限于說明書和實(shí)施方式中所列運(yùn)用，它完全可以被適用于各種適合本發(fā)明的領(lǐng)域，對于熟悉本領(lǐng)域的人員而言，可容易地實(shí)現(xiàn)另外的修改，因此在不背離權(quán)利要求及等同范圍所限定的一般概念下，本發(fā)明并不限于特定的細(xì)節(jié)。當(dāng)前第1頁1 2 3