[發(fā)明專利]一種農(nóng)產(chǎn)品價格預(yù)測方法及系統(tǒng)

在審

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• 申請日: 2017-11-07
• 公開（公告）號: CN107730052A
• 公開（公告）日: 2018-02-23
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 許世衛(wèi);莊家煜;李干瓊;劉佳佳;王東杰
• 申請（專利權(quán)）人: 中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)信息研究所
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q30/02;G06Q50/02;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京高沃律師事務(wù)所11569
• 代理人: 王戈

1.一種農(nóng)產(chǎn)品價格預(yù)測方法，其特征在于，包括：

獲取歷史農(nóng)產(chǎn)品數(shù)據(jù)以及歷史輔助指標(biāo)數(shù)據(jù)；

對所述歷史農(nóng)產(chǎn)品數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，獲得歷史多維時間序列數(shù)據(jù)；

通過所述歷史輔助指標(biāo)數(shù)據(jù)以及所述歷史多維時間序列數(shù)據(jù)對長短時記憶循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練模型；

獲取當(dāng)前農(nóng)產(chǎn)品數(shù)據(jù)以及當(dāng)前輔助指標(biāo)數(shù)據(jù)；

對所述當(dāng)前農(nóng)產(chǎn)品數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，獲得當(dāng)前多維時間序列數(shù)據(jù)；

將所述當(dāng)前輔助指標(biāo)數(shù)據(jù)以及所述當(dāng)前多維時間序列數(shù)據(jù)輸入到所述訓(xùn)練模型中，得到農(nóng)產(chǎn)品預(yù)測價格。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述歷史農(nóng)產(chǎn)品數(shù)據(jù)具體包括：歷史農(nóng)產(chǎn)品的存儲量、出售量、調(diào)入量、批發(fā)量和市場價格；所述當(dāng)前農(nóng)產(chǎn)品數(shù)據(jù)具體包括：當(dāng)前農(nóng)產(chǎn)品的存儲量、出售量、調(diào)入量、批發(fā)量和市場價格。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述歷史輔助指標(biāo)數(shù)據(jù)包括歷史投入收益率和歷史生產(chǎn)價格彈性數(shù)據(jù)；所述當(dāng)前輔助指標(biāo)數(shù)據(jù)包括當(dāng)前投入收益率和當(dāng)前生產(chǎn)價格彈性數(shù)據(jù)。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，對農(nóng)產(chǎn)品數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，獲得多維時間序列數(shù)據(jù)，具體包括：

對農(nóng)產(chǎn)品數(shù)據(jù)進(jìn)行歸約處理，得到預(yù)處理數(shù)據(jù)；

按照時間排列，將所述預(yù)處理數(shù)據(jù)整理成數(shù)據(jù)段，得到多維時間序列數(shù)據(jù)。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述通過所述歷史輔助指標(biāo)數(shù)據(jù)以及所述歷史多維時間序列數(shù)據(jù)對長短時記憶循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練模型，具體包括：

將所述歷史輔助指標(biāo)數(shù)據(jù)以及所述歷史多維時間序列數(shù)據(jù)輸入到所述長短時記憶循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中，得到價格輸出以及輔助輸出；

根據(jù)所述輔助輸出判斷所述價格輸出是否正確，得到判斷結(jié)果；

當(dāng)所述判斷結(jié)果表示所述價格輸出不正確時，調(diào)整所述長短時記憶循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的參數(shù)，重新將所述歷史輔助指標(biāo)數(shù)據(jù)以及所述歷史多維時間序列數(shù)據(jù)輸入到所述長短時記憶循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中；

當(dāng)所述判斷結(jié)果表示所述價格輸出正確時，完成對所述長短時記憶循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練。

6.一種農(nóng)產(chǎn)品價格預(yù)測系統(tǒng)，其特征在于，包括：

第一獲取模塊，用于獲取歷史農(nóng)產(chǎn)品數(shù)據(jù)以及歷史輔助指標(biāo)數(shù)據(jù)；

第一預(yù)處理模塊，用于對所述歷史農(nóng)產(chǎn)品數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，獲得歷史多維時間序列數(shù)據(jù)；

訓(xùn)練模塊，用于通過所述歷史輔助指標(biāo)數(shù)據(jù)以及所述歷史多維時間序列數(shù)據(jù)對長短時記憶循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練模型；

第二獲取模塊，用于獲取當(dāng)前農(nóng)產(chǎn)品數(shù)據(jù)以及當(dāng)前輔助指標(biāo)數(shù)據(jù)；

第二預(yù)處理模塊，用于對所述當(dāng)前農(nóng)產(chǎn)品數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，獲得當(dāng)前多維時間序列數(shù)據(jù)；

輸出模塊，用于將所述當(dāng)前輔助指標(biāo)數(shù)據(jù)以及所述當(dāng)前多維時間序列數(shù)據(jù)輸入到所述訓(xùn)練模型中，得到農(nóng)產(chǎn)品預(yù)測價格。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的系統(tǒng)，其特征在于，

所述第一獲取模塊具體用于獲取歷史農(nóng)產(chǎn)品的存儲量、出售量、調(diào)入量、批發(fā)量和市場價格，獲取歷史投入收益率和歷史生產(chǎn)價格彈性數(shù)據(jù)；

所述第二獲取模塊具體用于獲取當(dāng)前農(nóng)產(chǎn)品的存儲量、出售量、調(diào)入量、批發(fā)量和市場價格；獲取當(dāng)前投入收益率和當(dāng)前生產(chǎn)價格彈性數(shù)據(jù)。

8.根據(jù)權(quán)利要求6所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述第一預(yù)處理模塊，具體包括：

第一歸約處理單元，用于對所述歷史農(nóng)產(chǎn)品數(shù)據(jù)進(jìn)行歸約處理，得到歷史預(yù)處理數(shù)據(jù)；

第一整理單元，用于按照時間排列，將所述歷史預(yù)處理數(shù)據(jù)整理成數(shù)據(jù)段，得到歷史時間序列數(shù)據(jù)；

所述第二預(yù)處理模塊，具體包括：

第二歸約處理單元，用于對所述當(dāng)前農(nóng)產(chǎn)品數(shù)據(jù)進(jìn)行歸約處理，得到當(dāng)前預(yù)處理數(shù)據(jù)；

第二整理單元，用于按照時間排列，將所述當(dāng)前預(yù)處理數(shù)據(jù)整理成數(shù)據(jù)段，得到當(dāng)前時間序列數(shù)據(jù)。

9.根據(jù)權(quán)利要求6所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述訓(xùn)練模塊包括：

結(jié)果輸出單元，用于將所述歷史輔助指標(biāo)數(shù)據(jù)以及所述歷史多維時間序列數(shù)據(jù)輸入到所述長短時記憶循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中，得到價格輸出以及輔助輸出；

判斷單元，用于根據(jù)所述輔助對所述價格輸出進(jìn)行判斷，得到判斷結(jié)果；

參數(shù)調(diào)整單元，用于當(dāng)所述判斷結(jié)果表示所述價格結(jié)果不正確時，調(diào)整所述長短時記憶循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的參數(shù)。