基于智能算法的影響鮮切花價(jià)格因素驗(yàn)證方法探究

錢曄 孫吉紅 韋翌

摘要 針對(duì)云南省鮮切花產(chǎn)業(yè)不斷發(fā)展壯大與鮮切花價(jià)格難以預(yù)測(cè)的矛盾，擬設(shè)計(jì)基于智能算法的影響鮮切花價(jià)格因素的智能驗(yàn)證模型：根據(jù)實(shí)際需求將政策指導(dǎo)矩陣進(jìn)行修改完善，確定市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力最強(qiáng)、市場(chǎng)前景最好的鮮切花品種；然后，基于昆明國(guó)際花卉拍賣交易中心官網(wǎng)提供的數(shù)據(jù)分析框定影響因素；最后，以月季鮮切花為例，采用GRNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法構(gòu)建影響鮮切價(jià)格因素的驗(yàn)證模型，確定鮮切花價(jià)格的影響因素。該驗(yàn)證模型的建立為構(gòu)建鮮切花價(jià)格預(yù)測(cè)模型提供了智力支持。

關(guān)鍵詞 驗(yàn)證；模型；影響因素；GRNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法；鮮切花

中圖分類號(hào) S126 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A 文章編號(hào) 0517-6611（2018）22-0190-03

Abstract Aiming at the contradiction between the continuous growth and development of fresh cut flowers industry and the price of fresh cut flowers in Yunnan Province，based on intelligent algorithm，an intelligent verification model of fresh cut flowers price factor was designed.According to the actual demand，the policy guidance matrix was improved to determine the best market competitiveness and the best market prospect of fresh cut flowers.Then，based on the data provided by official website of Kunming International Flower Auction and Trading Center，the influencing factors were analyzed.Finally，taking the fresh cut flowers of rose as an example，the GRNN neural network algorithm was used to construct a verification model affecting the price factors of fresh cut flowers，to determine the influencing factors of the price of fresh cut flowers .The establishment of the validation model provided intelligence support for constructing the price prediction model of fresh cut flowers.

Key words Validation；Model；Influencing factor；GRNN neural network algorithm；Fresh cut flowers

云南省高原氣候顯著，晝夜溫差大，海拔差距大，使得其省內(nèi)鮮切花產(chǎn)量高、色彩鮮艷、品種多樣，云南省鮮切花現(xiàn)已成為全國(guó)乃至全亞洲的高原特色產(chǎn)物之一。云南省鮮切花銷量占全國(guó)銷量的70%左右，特別是寒冬季節(jié)，鮮切花呈現(xiàn)供不應(yīng)求的態(tài)勢(shì)。目前，云南省大力發(fā)展高原農(nóng)業(yè)特色產(chǎn)業(yè)，鮮切花成為重點(diǎn)發(fā)展產(chǎn)業(yè)之一。隨著鮮切花產(chǎn)量的不斷增長(zhǎng)，中國(guó)花卉協(xié)會(huì)、園林網(wǎng)等網(wǎng)站也曝出了特定時(shí)段鮮切花滯銷的新聞。在供不應(yīng)求與嚴(yán)重滯銷等復(fù)雜環(huán)境的綜合影響下，鮮切花在不同時(shí)期的價(jià)格預(yù)測(cè)就顯得尤為重要，特別是影響鮮切花的價(jià)格因素成為影響云南省鮮切花產(chǎn)業(yè)的重點(diǎn)因素。因此，對(duì)影響鮮切花價(jià)格因素進(jìn)行研究刻不容緩。

1 驗(yàn)證模型建設(shè)的必要性

近年來(lái)，自互聯(lián)網(wǎng)+、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等高新技術(shù)進(jìn)入人們的視野以來(lái)，農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)在特定范圍內(nèi)得到了廣泛的認(rèn)可。在云南省特別是具有“花城”之稱的昆明市，鮮切花產(chǎn)業(yè)是廣大農(nóng)戶、散戶、鮮切花種植企業(yè)主要收入來(lái)源，如何將互聯(lián)網(wǎng)+、農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)的高新技術(shù)引入鮮切花行業(yè)成為影響云南鮮切花產(chǎn)業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵因素。

鮮切花價(jià)格預(yù)測(cè)成為重中之重，近期金智等[1]采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)玉米價(jià)格進(jìn)行短期預(yù)測(cè)；李宏偉等[2]采用小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法構(gòu)建魚類價(jià)格預(yù)測(cè)模型對(duì)魚類價(jià)格進(jìn)行預(yù)測(cè)；孫吉紅等[3]采用BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法構(gòu)建鮮切花價(jià)格預(yù)測(cè)模型；趙姜等[4]采用SARIMA模型對(duì)西瓜的短期價(jià)格進(jìn)行預(yù)測(cè)；魏明樺等[5]采用改進(jìn) BP 神經(jīng)算法構(gòu)建農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格預(yù)測(cè)模型并實(shí)現(xiàn)價(jià)格預(yù)測(cè)取得了較好的結(jié)果；陳芳等[6]采用廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，構(gòu)建蔬菜市場(chǎng)價(jià)格預(yù)測(cè)模型，對(duì)蔬菜價(jià)格進(jìn)行預(yù)測(cè)取得了較好的結(jié)果。多位研究人員構(gòu)建了定性或者定量的預(yù)測(cè)模型對(duì)農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格進(jìn)行預(yù)測(cè)，為云南省鮮切花的產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供了智力支持。但是，研究人員較少涉及影響鮮切花價(jià)格因素的研究，只有“基于智能算法的價(jià)格預(yù)測(cè)模型探究”一文中明確了影響鮮切花的價(jià)格因素，但是筆者并未使用智能算法對(duì)影響因素進(jìn)行驗(yàn)證。

因此，隨著農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的迅速發(fā)展，在鮮切花產(chǎn)業(yè)中，亟需利用智能算法構(gòu)建影響鮮切花價(jià)格因素的驗(yàn)證模型，解決鮮切花價(jià)格預(yù)測(cè)中預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率較低的問(wèn)題，為云南省鮮切花產(chǎn)業(yè)發(fā)展作出貢獻(xiàn)。

2 驗(yàn)證模型建設(shè)的方法

驗(yàn)證模型建設(shè)的技術(shù)路線見圖1。

2.1 基于政策指導(dǎo)矩陣選定研究對(duì)象

政策指導(dǎo)矩陣可以用矩陣來(lái)指導(dǎo)決策[7]。由圖2可知，該研究根據(jù)實(shí)際需求，對(duì)荷蘭皇家-殼牌公司創(chuàng)立的政策指導(dǎo)矩陣進(jìn)行修改，將縱坐標(biāo)經(jīng)營(yíng)單位的競(jìng)爭(zhēng)能力改為某種鮮切花在市場(chǎng)上的競(jìng)爭(zhēng)力，分為“強(qiáng)”“中”“弱”3個(gè)等級(jí)，橫坐標(biāo)保留市場(chǎng)前景，但是限定為鮮切花在云南花卉市場(chǎng)中的前景，且分為“強(qiáng)”“中”“弱”3個(gè)等級(jí)，形成具有針對(duì)性的政策指導(dǎo)矩陣。通過(guò)劃分區(qū)域確定某種鮮切花來(lái)年在市場(chǎng)上的競(jìng)爭(zhēng)力，確定市場(chǎng)前景。

筆者邀請(qǐng)了云南省研究鮮切花方面的專家3人，鮮切花研究方向研究生10人，從事鮮切花銷售種植的人員2人，并預(yù)備了問(wèn)卷調(diào)查100份。通過(guò)頭腦風(fēng)暴法結(jié)合問(wèn)卷調(diào)查的結(jié)果將不同的鮮切花劃分在不同區(qū)域，最終根據(jù)政策指導(dǎo)矩陣判斷研究對(duì)象的市場(chǎng)前景，尋找最具有潛力的鮮切花品種。具體方法如下所示：①將研究對(duì)象鎖定在世界五大鮮切花：菊花、 月季、康乃馨、唐菖蒲、 非洲菊。分別咨詢研究鮮切花價(jià)格方面的專家，確定其在市場(chǎng)中的競(jìng)爭(zhēng)力和吸引力。②根據(jù)昆明斗南國(guó)際花卉市場(chǎng)在2017年1月—2018年12月公布的鮮切花價(jià)格數(shù)據(jù)，分析2017年5種鮮切花的產(chǎn)量、銷售量、價(jià)格及價(jià)格趨勢(shì)。③根據(jù)數(shù)據(jù)分析的結(jié)果結(jié)合人們?nèi)粘ＯM(fèi)鮮切花的種類、數(shù)量等特點(diǎn)，制作問(wèn)卷調(diào)查，分不同的小區(qū)、花卉市場(chǎng)進(jìn)行發(fā)放，收集整理、分析問(wèn)卷調(diào)查的數(shù)據(jù)。

④根據(jù)政策指導(dǎo)矩陣的特點(diǎn)，將5種鮮切花分別置于矩陣中的5個(gè)數(shù)字內(nèi)，確定最優(yōu)品種的鮮切花，供農(nóng)戶、散戶、鮮切生產(chǎn)企業(yè)、收購(gòu)商選擇。

根據(jù)以上分析確定，月季、康乃馨鮮切花分別處于第1和第4區(qū)，是具有較強(qiáng)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力和較好市場(chǎng)前景的鮮切花品種，其中選定月季鮮切花為該研究的對(duì)象。其余3種鮮切花處于第2區(qū)，在鮮切花交易市場(chǎng)中前景較好，但是競(jìng)爭(zhēng)力相對(duì)于月季鮮切花較弱，應(yīng)該投入更多的資金提高現(xiàn)有品種質(zhì)量，研發(fā)新品種，提高市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。

2.2 基于數(shù)據(jù)分析框定影響因素

根據(jù)問(wèn)卷調(diào)查中的數(shù)據(jù)分析顯示：①80%的受調(diào)查對(duì)象認(rèn)為情人節(jié)（2月14日）前后、七夕節(jié)前后、春節(jié)前后，鮮切花特別是月季鮮切花、百合鮮切花的價(jià)格大漲，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出正常價(jià)格；②春、夏季鮮切花價(jià)格較低，秋季相比較春、夏季，價(jià)格略有上浮，冬季鮮切花價(jià)格較高；③影響鮮切花價(jià)格的因素主要是供求關(guān)系，供不應(yīng)求時(shí)鮮切花價(jià)格上漲，供大于求時(shí)鮮切花價(jià)格下跌。

結(jié)合昆明市國(guó)際花卉拍賣交易中心官方網(wǎng)站公布的2017年全年數(shù)據(jù)以及多篇核心期刊的表述，在分季節(jié)期間中，影響鮮切花的價(jià)格因素為昆明市國(guó)際花卉拍賣交易中心的供應(yīng)量和需求量。

為證明以上結(jié)論的準(zhǔn)確性，該研究引入了聚類算法，將不同季節(jié)、不同時(shí)間段的同一品種的鮮切花進(jìn)行分類，以月季鮮切花為例，證明月季鮮切花由于時(shí)間的不同產(chǎn)生不同的價(jià)格。具體算法如下：①將2017年1月1日—12月31日的月季鮮切花的價(jià)格分為365份，將其作為構(gòu)建聚類算法分類模型中的訓(xùn)練樣本；②將365份數(shù)據(jù)打破時(shí)間的限制并作為輸入向量，在聚類算法構(gòu)建的模型中進(jìn)行訓(xùn)練，按照重大節(jié)假日、春、夏、秋、冬季節(jié)進(jìn)行分類，根據(jù)歐式幾何距離算法，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，分類結(jié)果見圖3。

2.3 采用智能算法構(gòu)建驗(yàn)證模型

由于影響鮮切花價(jià)格因素的驗(yàn)證屬于非線性問(wèn)題，而GRNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法具有較強(qiáng)的非線性映射能力及柔性網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、高度的魯棒性、較強(qiáng)的容錯(cuò)性，適于解決非線性問(wèn)題[6]。筆者以月季鮮切花為研究對(duì)象，采用GRNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行驗(yàn)證。

將昆明斗南國(guó)際花卉市場(chǎng)在2017年1月—2018年12月公布的月季鮮切花每日的產(chǎn)量、銷售量、價(jià)格等365組數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，將每組數(shù)據(jù)控制在-1～1，設(shè)定輸入向量的維數(shù)等于2，輸出向量的維數(shù)等于1，然后將365組數(shù)據(jù)作為輸入變量，不需要任何處理，直接傳遞至模式層。根據(jù)模式層神經(jīng)元傳遞函數(shù)進(jìn)行計(jì)算，輸入求和層。

最后，將求和層的計(jì)算結(jié)果通過(guò)輸出層輸出，此處輸出層的輸出向量維數(shù)等于1，即鮮切花的預(yù)測(cè)價(jià)格，將輸出結(jié)果與實(shí)際結(jié)果進(jìn)行計(jì)算，得出預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確率。當(dāng)預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確率高于90%時(shí)，說(shuō)明影響鮮切花的價(jià)格因素為昆明斗南國(guó)際花卉市場(chǎng)中每天鮮切花的產(chǎn)量、銷售量。

3 結(jié)語(yǔ)

農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的興起加快了云南省鮮切花產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，促進(jìn)了云南鮮切花產(chǎn)業(yè)沖出亞洲，走向全世界。目前，鮮切花已經(jīng)成為云南高原特色產(chǎn)業(yè)之一，加快鮮切花產(chǎn)業(yè)發(fā)展，提升鮮切花的品質(zhì)顯得尤為重要。將智能算法引入鮮切花價(jià)格影響因素的驗(yàn)證模型中，確定影響因素，再使用已有的較為成熟的鮮切花價(jià)格預(yù)測(cè)模型，可有效提升基于智能算法的鮮切花價(jià)格預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)率，真正實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)信息化、智能化[10]。

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