基于支持向量機的中國豬肉產量預測研究

齊丹丹 劉佳欣

摘 要：生豬養殖業作為我國大力扶持的產業，一直以來都占據中國畜牧業的“半壁江山”。盡管如此，我國居民對豬肉的消費量仍大于豬肉產量，為了穩定市場對豬肉的需求，還要依靠一定數量的進口。為了促進我國豬業的發展和更好地滿足消費者對豬肉價格的預期，提高豬肉產量是一項重要手段。本文搜集了1990—2019年中國豬肉產量的數據，選擇支持向量機模型預測了2020年豬肉產量，分析了豬肉產量變動情況及走勢，并對相關影響因素進行系統分析，提出對策與建議，以期為中國豬業相關部門提供參考。

關鍵詞：生豬產量;支持向量機;預測

中圖分類號：F304.2 文獻標識碼：A 文章編號：2096-0298（2021）01（a）--03

1 研究現狀

近年來，隨著人們對肉類食品需求量的不斷增加，對于肉類食品的研究引起了學者的重視。如今雖然人工智能技術發展迅速，但對肉類需求和產量的預測研究和應用仍比較少，而且采用的預測方法多是線性預測方法，預測精度有限。余景遠分析了人口和收入的增長對豬肉消費需求的影響。王誼鵑等運用灰色系統理論，建立了中國肉類產量預測模型，預測了近年我國肉類生產能力，并給出相應的政策建議。張伶燕，葛翔運用1961—2005年的牛肉產量作為研究的基礎數據，建立了ARIMA（1，2，1）模型，對我國牛肉產量的發展趨勢做出預測。孫微微以市場價格作為切入點，對我國豬肉市場供求關系進行了分析。以上研究中，對肉類需求量和產量的預測主要以線性模型或時間序列模型為主，雖然此類模型簡單易操作，但預測值與實際數值偏差較大，盡管如此，這些預測對本文也有一定參考意義。本文擬采取非線性模型支持向量機（SVM）對豬肉產量進行預測。

2 生豬產量回歸模型

2.1 數據選取

本文以1990—2019年豬肉產量年度數據作為預測模型的數據樣本，所選數據來源于國家統計局、中國豬業網，見表1。選擇支持向量機做回歸預測，不同的預測方法有自身的適用范圍，要根據研究對象和數據特點選擇適合的模型。我們用于預測的豬肉產量及其影響因素的數據是年度數據，樣本數據量有限，而支持向量機預測適用于小樣本預測，因此選定支持向量機模型作為預測肉類產量的方法，對1990—2019年豬肉產量的數據進行分析，預測了2020年豬肉產量，并分析豬肉產量變動情況，進而對以往年份和未來豬肉產量走勢進行合理預判。

2.2 支持向量回歸機的基本原理

支持向量機（SVM）方法是基于Vapnik-Chervonenkis理論和相關的結構風險最小化原理的機器學習方法。這種方法是運用樣本的有限信息，來獲得理想的模型學習能力，在很多領域都得到了成功的應用。

其中，是一個自定義的懲罰因子，即保障模型的過擬合，同時泛化能力更強。

3 結果及討論

SVM回歸關鍵是選取核函數的類型，主要有線性內核，多項式內核，徑向基內核（RBF），sigmoid核。這些函數中應用最廣的是RBF核，無論是小樣本還是大樣本，高維還是低維等情況，RBF核函數均適用。模型選擇采用交叉驗證，可以更好估計模型的實驗誤差。在SVM模型訓練過程中，使用K折交叉驗證。K折交叉驗證是將觀察樣本劃分為K個分區，其中k–1分區用作訓練樣本，最后一個分區用作預測誤差的一部分。然后，根據上述過程，k-1分區和第k分區交替選擇并重復k次。最后，計算k預測誤差的平均值。采用K折交叉驗證方法對訓練集進行測試，其中K=5，得到局部最優參數C=5.7354和g=0.6437。

以1900—2019年的豬肉產量數據來訓練SVM模型，預測2020年的豬肉產量為4198噸。為了方便分析豬肉產量，我們做出了歷年數據的走勢，如圖1所示。

圖1顯示，從1990—2019年，全國豬肉年產量連續29年保持上漲態勢。其中，1996年、2000年、2007年、2011年、2015年、2016年及2018年的豬肉產量由于受到一些不利因素的影響，均呈現輕微下降趨勢。

近年來，中國豬業作為我國畜牧業的支柱產業，一直穩步發展。2016年全國豬肉產量為5425.49萬噸;2017年為5451.8萬噸，比前一年增長26.31萬噸;2018年第三季度末非洲豬瘟爆發，全國豬肉產量向下波動，變為5403.74萬噸，比前一年降低了48.06萬噸。2019年全國豬肉產能受到了上一年動物疫病的影響，產量嚴重下降，降為4255萬噸，2019年豬肉產量受2018年非洲豬瘟疫情等影響，短時間內未能及時挽救因其帶來的產能損失。2020年的全國豬肉產量，受上一年非洲豬瘟疫情等制約，加之2020年初因新冠肺炎疫情防控對物流、人流的限制，農村封村、封路現象，致使生豬產業鏈上游飼料和下游生豬銷售都受到一定程度影響，對豬肉消費、加工貿易都產生了一定沖擊。受疫情影響，飼料、資金短缺、出欄難等在一定程度上影響了養殖戶的補欄擴產，進而影響了生豬產量和豬肉價格。所以2020年我國豬肉產量將會和2019年一樣持續保持低點，2020年的豬肉產量較難提高。

4 對策與建議

養豬業不可避免的會遭受環境因素帶來的損失。如因雪災造成的豬棚坍塌會間接影響生豬出欄量，降低豬肉產量;環境溫度影響仔豬增重困難，延遲出欄時間，從而導致了一定時間內豬肉產量降低，飼養密度過小，成為降低豬肉產量的直接因素，受環保禁令等影響，部分地區出現不養豬的情況，南方銷區和部分產區出現疫情和恐慌性拋售，復產受疫情和生物安全水平影響。仔豬養殖除了需要優質精細的飼料、無害的空氣環境，還需要充足的生存空間。養殖用地缺乏，仔豬的養殖用地范圍受限，這將影響生豬的年末出欄量，甚至會導致豬肉產量的減少。2018年受非洲豬瘟影響，導致養殖戶經濟損失嚴重;2019年底至2020年初迅速傳播的新型冠狀病毒，作為全人類傳染性疾病，嚴重影響了人類的正常生活，造成部分養豬業和肉類加工部門停工歇業，給豬肉市場帶來嚴重的沖擊。

對未來豬肉市場的對策建議：第一，努力增加供給，短期內適當放寬對生豬養殖業的環保要求，穩定市場供應。2019年國家發改委發布的《國家發展改革委辦公廳農業農村部辦公廳關于做好穩定生豬生產中央預算內投資安排工作的通知》提出，對新建或擴建養豬場，以及禁養區在不同地區重新建立的養豬場，中央將利用計劃內的預算，對其實施一次性補貼，并大力支持動物疫病防護處理、竭力減少環境威脅、提高部門經營效率等有效舉措。2019年9月，中國自然資源部下發的一份文件表明，生豬養殖用地將取消審批手續，保障了養殖用地的合理需要。第二，幫助前期退出市場的養殖大戶恢復生產。此外，還要增加進口，盡快尋找新的進口市場。由于國內豬肉生產成本的上升，豬肉產量逐漸小于消費量。為了減弱生產成本上升帶來的影響，中國對于豬肉生產給予政策傾向與支持。第三，低收入群體對豬肉價格波動影響較大，應補貼人群與低保、貧困戶等。第四，疫情過后國家層面要采取措施出臺相關政策提高養殖戶的積極性，對生豬產業提供切實可行的支持，保證生豬市場的穩定。提高生豬養殖行業集中度，同時加快產業的轉型升級，加強豬肉冷藏與配送物流產業鏈建設，維持豬肉價格動態平衡等。

參考文獻

徐瑜青，張云靜.西部大開發農產品流通問題研究——四川省豬肉需求計量經濟模型分析[J].農村經濟，2003（06）.

王誼鵑，朱信凱.運用灰色模型對我國肉類產量的預測[J].統計與決策，2005（16）.

張伶燕，葛翔.時間序列模型在我國牛肉產量預測中的應用[J].商業營銷，2012（02）.

孫微微，肖永科.我國城鎮居民豬肉需求量的影響因素分析[J].商業文化，2012（02）.

李振唐，王誼鵑，彭鷹.我國肉類產品生產消費能力分析[J].農業技術經濟，2005（03）.