人工智能預測農產品價格的研究

楊 聰

（四川省社會科學院，四川 成都 610500）

1 研究背景

人工智能可以對農業生產數據進行分析和預測，應用在預測農產品價格中，可以有效指導農企生產和銷售，給政府部門決策提供參考。農產品市場價格信息是市場波動的重要指標，也是市場狀況的重要反映，因此價格穩定一直是宏觀經濟調控的重要目標[1]。農產品價格的波動較大，具有非平穩、非線性等特點，其大幅波動對社會經濟和人民生活將產生影響。對農產品市場價格變化進行科學分析，準確預測價格波動的幅度和方向，幫助農民更加高效地運營農業生產，對有效控制物價的波動具有重要意義。

近年來，農產品價格智能預測領域已經取得了重大研究成果，發展出多種成熟的模型。早期的模型主要來源于機器學習領域。自回歸積分滑動平均（ARIMA）模型及其相關改進模型是較早的應用模型之一。劉峰等[2]使用ARIMA模型對白菜未來月價格進行了預測，并取得了較好的效果。近年來，仍有學者使用ARIMA模型對其他農產品價格進行預測研究分析。潘文婧等[3]使用Holt-Winters和ARIMA組合預測模型對生豬等產品價格進行預測，并取得了較低的誤差，但是由于驗證集過小，模型的效果尚待進一步驗證。

2 相關研究方法和技術

根據預測期限的不同，農產品市場價格預測可分為中長期預測（預測期在1年以上）和近短期預測（預測期在1年以下）。這兩種預測的理論基礎不同，關注點也不同。長期預測注重長期趨勢，而短期預測則更加關注實際波動情況。相對于長期預測，農產品市場價格短期波動的主要影響因素更加復雜。除了供需關系，生產成本、自然條件、科技水平、運輸方式、儲存狀況、政策法規、自然災害等多種因素也會對價格產生影響，這使得短期預測面臨更大的挑戰。如何有效地準確預測農產品市場價格的短期波動一直是研究領域的熱點和難點。按技術分類，可以分為以下研究方法。

1）機器學習。機器學習在農產品價格預測領域中有著廣泛的應用。機器學習算法通過分析大量歷史數據，自動學習數據中的規律和模式，并根據這些規律和模式進行預測。機器學習算法包括監督學習、無監督學習和強化學習等方法。其中，監督學習算法如決策樹、隨機森林、支持向量機、神經網絡等常用于農產品價格預測。無監督學習算法如聚類、主成分分析等則常用于價格波動的趨勢分析。強化學習則可用于制定價格調控策略。這些算法的優勢在于能夠快速有效地處理大量數據，挖掘數據中的隱含規律，從而提高農產品價格預測的準確性和精度[4]。

2）人工神經網絡。人工神經網絡技術，是從神經生理學和心理物理學的研究成果出發的對生物神經網絡的理論抽象。BP神經網絡是一種傳統的神經網絡，常用于誤差反向傳播算法進行訓練。然而，BP算法也有一些缺點，比如收斂速度慢、容易陷入局部極小值等問題。相比其他神經網絡，循環神經網絡（RNN）在分析不同長度的時間序列方面更加穩定、性能更高、計算更準確，具有顯著優勢[5]，這是因為RNN對序列型輸入數據的處理方式不同于其他神經網絡。長短期記憶網絡是一種獨特的神經網絡結構，是基于循環神經網絡（RNN）進化而來的，這兩種網絡都屬于深度學習技術[6]。卷積神經網絡（CNN）是一種用于處理具有網格結構數據的專用神經網絡。卷積網絡至少在網絡的一層中使用卷積運算替代一般的矩陣乘法運算，是一種專門處理圖像、語音和自然語言等領域的深度學習模型。通過在圖像的局部區域進行特征提取和抽象，卷積神經網絡可以有效地識別圖像中的不同物體，實現物體識別、圖像分類、目標檢測等任務[7]。

3）描述性統計分析法。描述性統計分析是一種常用的數據分析方法，可以用于探索和總結數據集的特征，在研究農產品價格預測方面，可以給研究人員提供有用的信息，有利于確定價格的周期性和趨勢。描述性統計包括中心趨勢測量、離散趨勢測量、相關分析、時間序列分析等方法。其中，中心趨勢測量是一種描述數據集典型值的方法，包括平均值、中位數和眾數等指標，可以幫助研究人員更好了解農產品價格的中心位置和數據集的總體分布情況；離散趨勢測量是一種描述數據分散程度的方法，包括標準差、方差、四分位距和極差等，可以幫助研究人員了解數據的變異性，并確定是否存在異常值；相關分析是一種確定不同變量之間關系的方法，如價格與季節、氣候和市場供求情況等因素之間的關系；時間序列分析是一種描述數據隨時間變化的模式和趨勢的方法。

4）計量分析法。在農產品價格預測方面，計量分析法是一種常見的方法，其中包括利用ARMA（自回歸移動平均）和ARCH（自回歸條件異方差）模型對價格時間序列進行處理。計量分析法基于對數據的歷史趨勢進行分析和建模，以預測未來價格的變化趨勢。例如，劉書琪等使用神經網絡方法來預測黑龍江大豆價格[8]，具有一定的準確性；王舒鴻探討了如何利用灰色預測方法來預測雞蛋價格[9]，這種方法可以通過對少量數據進行處理來預測未來價格的趨勢，具有較高的精度和可靠性。有研究表明，組合預測模型能夠提高預測精度并具有更大的優勢。這種方法可以結合多種預測方法，如計量分析法、人工神經網絡方法和灰色預測方法等，從而充分發揮各種方法的優勢并降低各自的不足之處。通過組合不同的預測模型，可以得到更準確、更可靠的價格預測結果。

3 農產品價格預測存在的問題

1）獲取建模數據的及時性、完整性與可持續性等問題。數據的及時性是關鍵因素。由于農產品價格受到季節、氣候和市場等多種因素的影響，因此及時收集和更新數據非常重要。然而，在某些地區，數據收集可能受到技術和經濟條件的限制，數據質量不夠高，更新速度不夠快。數據的完整性是另一個挑戰。農產品價格可能受到許多因素的影響，如氣候、政策、供求等等，這些因素往往不容易預測和量化。因此，建模數據的完整性對于預測結果的準確性至關重要。但是，在某些情況下，部分數據可能無法獲取或缺乏，從而導致模型的準確性下降。數據的可持續性涉及數據收集和維護的長期性，如果沒有足夠的人力、資金和技術支持，數據的質量和完整性可能會下降，這將嚴重影響預測模型的準確性和實用性。

2）在特殊時期對模型的構建與啟用問題。在特殊時期，農產品價格的變化可能會受到多種因素的影響，包括氣候、政策、市場需求等方面。由于這些因素的復雜性和不確定性，傳統的農產品價格預測模型很難準確預測價格的變化。另外，在特殊時期，數據的獲取和處理也存在問題，數據的不完整性和不準確性也會影響模型的準確性和穩定性。同時，特殊時期的農業生產和市場環境也發生了變化，這些變化可能會導致模型的輸入和輸出數據發生變化，從而影響模型的預測能力。此外，特殊時期的價格變化通常具有短期性、不穩定性和不可預見性等特點。這意味著模型需要更頻繁地更新和調整，以保證其在特殊時期的預測能力。但是，這也增加了模型的難度和復雜度，需要更多的數據和計算資源來支持模型的構建和運行。

3）農產品信息不流通問題。農產品信息不流通是影響人工智能預測農產品價格的重要問題之一。在當前的市場環境中，農產品價格受到眾多因素的影響，如氣候、市場需求、政策等等。如果缺乏及時、準確、完整的信息，預測模型的準確性和可靠性將受到嚴重影響。其中，農產品信息的不對稱是主要原因之一。在農業生產過程中，信息往往是零散、分散的，不同農戶和產地之間的信息交流不暢，農產品價格的信息不對稱現象十分普遍。此外，農業市場的監管和管理機制相對薄弱，導致市場信息不透明，市場價格難以形成有效的反饋機制。這些問題導致農產品信息不流通，進而影響了農產品價格預測的準確性和可靠性。

4）短中長期價格定量預測模型的檢驗與改進和模型單一不穩定等問題。人工智能預測農產品價格存在著短期、中期、長期價格定量預測模型的檢驗與改進、模型單一不穩定等問題。在短期內，農產品價格可能會受到突發事件等不確定因素的影響，導致模型的準確性受到影響。而在長期預測中，模型所依賴的數據也可能發生變化，使得模型的預測能力逐漸下降。此外，模型的單一性也使得模型的魯棒性較差，對數據的變化和異常情況的適應能力不足。

4 相關建議

1）關鍵前瞻性變量的指數構建。針對關鍵前瞻性變量的指數構建，可以進一步補充說明其具體的實現方式和優勢。首先，關鍵前瞻性變量的指數構建是基于多維度數據的，這些數據包括氣候、政策、國際貿易等方面。通過對這些數據的整合和分析，可以得到一系列與農產品價格相關的指數，比如農產品價格不確定性指數、供需比指數等。這些指數可以反映不同因素對農產品價格的影響程度和趨勢，為農產品價格預測提供更全面、更準確的參考。其次，關鍵前瞻性變量的指數構建可以為農產品價格預測模型帶來多方面的優勢，例如：指數的不確定性分級可以提高模型對于價格波動的把握程度，從而更準確地預測未來價格的走勢；指數可以為模型提供更全面的輸入數據，幫助模型更好地識別價格波動的根本原因；指數構建還可以為農業生產和市場調控提供參考，有助于制定更合理的政策和措施，從而提高農業生產和市場效率。

2）針對構建農業產業鏈與農產品期貨市場、股票市場有效對接的運作模式，可以進一步補充說明其實現方式和優勢。首先，為實現農業產業鏈與農產品期貨市場、股票市場的有效對接，需要建立相應的信息溝通機制和信息發布制度。通過加強期貨市場與股票市場的信息溝通，及時傳遞市場信息和變化情況，可以有效提高市場透明度和穩定性，為投資者和農業生產者提供更準確的市場參考。其次，構建農業產業鏈與農產品期貨市場、股票市場有效對接的運作模式，可以為農業產業鏈的優化和升級提供更好的機會。通過對農業產業鏈中不同環節的信息進行收集、整合和分析，可以更準確地把握農產品市場的動態和走勢，為農產品的供應鏈管理、決策制定和生產計劃提供更科學、更精準的依據。最后，構建農業產業鏈與農產品期貨市場、股票市場有效對接的運作模式，可以促進市場競爭和農產品品牌建設。通過期貨市場和股票市場的有效對接，農產品的價格形成機制可以更加科學和合理，有助于促進市場良性競爭，提高農產品品牌的知名度和信譽度，增加農產品的附加值和市場份額。構建農業產業鏈與農產品期貨市場、股票市場有效對接的運作模式，是人工智能預測農產品價格的又一重要手段，它可以為市場穩定、農業產業鏈的優化和升級以及農產品品牌建設等方面提供有益幫助和支持。隨著市場和技術的不斷發展，構建的農業產業鏈與農產品期貨市場、股票市場有效對接的運作模式，會更加深入和廣泛地應用于農業生產和市場調控領域，為農業發展和社會經濟發展帶來更多的效益。

3）混合模型的使用趨勢[10]。這些模型通常由不同理論體系的方法構成，可以提高農產品市場價格短期預測的精度，尤其是當智能技術和信息技術被應用于組合模型中時，預測結果往往更加準確和及時。因此，隨著技術的不斷發展，未來農產品市場價格短期預測將更加依賴于軟件和計算機技術，與計算機技術的結合將成為未來的趨勢。建立智能化組合模型將成為農產品市場價格短期預測研究的主要發展方向。這些模型將綜合利用多種算法和技術，從而提高預測準確度并減少預測誤差。精準的價格預測是實現最優化價格調控的必要條件，直接關系著民生福祉和經濟調節的質量，并體現著價格主管部門的管理水平和現代化能力。多次實踐證明，缺乏精準的價格預測會導致無法進行有效的價格調控，也難以保證全面宏觀經濟調控的精準化。未來的價格預測研究需要相關部門共享信息數據，優勢互補，形成合力，以提高預測精度，增強價格調控的有效性和精準性，創新發展理念，推動我國農業高質量發展和現代化進程。

5 農產品價格智能預測研究展望

農產品市場的價格波動受到多種因素影響，呈現出與其他商品不同的規律。因此，精準預測農產品價格是一項復雜而艱巨的任務。農產品價格預測的方法通常可以分為定性預測和定量預測兩類。在這兩種方法中，定量預測應用更為廣泛，包括傳統預測方法和智能預測方法兩個主要分支。這兩個分支各有其特點，展現出不同的研究思路和發展趨勢[11]。傳統預測方法是一種基于成熟計量經濟學理論的定量預測方法，但在處理數據量、結構復雜和系統性問題等方面存在局限性。相比之下，智能預測方法能夠克服傳統方法的限制，解決傳統方法無法應對的問題。智能預測方法在處理復雜或不完整信息、模擬非線性、自適應自學習、優化算法等方面具有無可比擬的優勢[12]，并且正處于預測研究的最前沿。可以預見，智能預測方法將在農產品價格預測領域占據越來越重要的地位，并發揮越來越大的作用。因此，與定性預測方法相比，定量預測更具有客觀性和科學性。而智能預測則將成為農產品價格預測方法的一個新的發展方向，彌補傳統預測方法的局限性，具有更加廣闊的應用前景。