人工智能预测农产品价格的研究

杨 聪

（四川省社会科学院，四川 成都 610500）

1 研究背景

人工智能可以对农业生产数据进行分析和预测，应用在预测农产品价格中，可以有效指导农企生产和销售，给政府部门决策提供参考。农产品市场价格信息是市场波动的重要指标，也是市场状况的重要反映，因此价格稳定一直是宏观经济调控的重要目标[1]。农产品价格的波动较大，具有非平稳、非线性等特点，其大幅波动对社会经济和人民生活将产生影响。对农产品市场价格变化进行科学分析，准确预测价格波动的幅度和方向，帮助农民更加高效地运营农业生产，对有效控制物价的波动具有重要意义。

近年来，农产品价格智能预测领域已经取得了重大研究成果，发展出多种成熟的模型。早期的模型主要来源于机器学习领域。自回归积分滑动平均（ARIMA）模型及其相关改进模型是较早的应用模型之一。刘峰等[2]使用ARIMA模型对白菜未来月价格进行了预测，并取得了较好的效果。近年来，仍有学者使用ARIMA模型对其他农产品价格进行预测研究分析。潘文婧等[3]使用Holt-Winters和ARIMA组合预测模型对生猪等产品价格进行预测，并取得了较低的误差，但是由于验证集过小，模型的效果尚待进一步验证。

2 相关研究方法和技术

根据预测期限的不同，农产品市场价格预测可分为中长期预测（预测期在1年以上）和近短期预测（预测期在1年以下）。这两种预测的理论基础不同，关注点也不同。长期预测注重长期趋势，而短期预测则更加关注实际波动情况。相对于长期预测，农产品市场价格短期波动的主要影响因素更加复杂。除了供需关系，生产成本、自然条件、科技水平、运输方式、储存状况、政策法规、自然灾害等多种因素也会对价格产生影响，这使得短期预测面临更大的挑战。如何有效地准确预测农产品市场价格的短期波动一直是研究领域的热点和难点。按技术分类，可以分为以下研究方法。

1）机器学习。机器学习在农产品价格预测领域中有着广泛的应用。机器学习算法通过分析大量历史数据，自动学习数据中的规律和模式，并根据这些规律和模式进行预测。机器学习算法包括监督学习、无监督学习和强化学习等方法。其中，监督学习算法如决策树、随机森林、支持向量机、神经网络等常用于农产品价格预测。无监督学习算法如聚类、主成分分析等则常用于价格波动的趋势分析。强化学习则可用于制定价格调控策略。这些算法的优势在于能够快速有效地处理大量数据，挖掘数据中的隐含规律，从而提高农产品价格预测的准确性和精度[4]。

2）人工神经网络。人工神经网络技术，是从神经生理学和心理物理学的研究成果出发的对生物神经网络的理论抽象。BP神经网络是一种传统的神经网络，常用于误差反向传播算法进行训练。然而，BP算法也有一些缺点，比如收敛速度慢、容易陷入局部极小值等问题。相比其他神经网络，循环神经网络（RNN）在分析不同长度的时间序列方面更加稳定、性能更高、计算更准确，具有显著优势[5]，这是因为RNN对序列型输入数据的处理方式不同于其他神经网络。长短期记忆网络是一种独特的神经网络结构，是基于循环神经网络（RNN）进化而来的，这两种网络都属于深度学习技术[6]。卷积神经网络（CNN）是一种用于处理具有网格结构数据的专用神经网络。卷积网络至少在网络的一层中使用卷积运算替代一般的矩阵乘法运算，是一种专门处理图像、语音和自然语言等领域的深度学习模型。通过在图像的局部区域进行特征提取和抽象，卷积神经网络可以有效地识别图像中的不同物体，实现物体识别、图像分类、目标检测等任务[7]。

3）描述性统计分析法。描述性统计分析是一种常用的数据分析方法，可以用于探索和总结数据集的特征，在研究农产品价格预测方面，可以给研究人员提供有用的信息，有利于确定价格的周期性和趋势。描述性统计包括中心趋势测量、离散趋势测量、相关分析、时间序列分析等方法。其中，中心趋势测量是一种描述数据集典型值的方法，包括平均值、中位数和众数等指标，可以帮助研究人员更好了解农产品价格的中心位置和数据集的总体分布情况；离散趋势测量是一种描述数据分散程度的方法，包括标准差、方差、四分位距和极差等，可以帮助研究人员了解数据的变异性，并确定是否存在异常值；相关分析是一种确定不同变量之间关系的方法，如价格与季节、气候和市场供求情况等因素之间的关系；时间序列分析是一种描述数据随时间变化的模式和趋势的方法。

4）计量分析法。在农产品价格预测方面，计量分析法是一种常见的方法，其中包括利用ARMA（自回归移动平均）和ARCH（自回归条件异方差）模型对价格时间序列进行处理。计量分析法基于对数据的历史趋势进行分析和建模，以预测未来价格的变化趋势。例如，刘书琪等使用神经网络方法来预测黑龙江大豆价格[8]，具有一定的准确性；王舒鸿探讨了如何利用灰色预测方法来预测鸡蛋价格[9]，这种方法可以通过对少量数据进行处理来预测未来价格的趋势，具有较高的精度和可靠性。有研究表明，组合预测模型能够提高预测精度并具有更大的优势。这种方法可以结合多种预测方法，如计量分析法、人工神经网络方法和灰色预测方法等，从而充分发挥各种方法的优势并降低各自的不足之处。通过组合不同的预测模型，可以得到更准确、更可靠的价格预测结果。

3 农产品价格预测存在的问题

1）获取建模数据的及时性、完整性与可持续性等问题。数据的及时性是关键因素。由于农产品价格受到季节、气候和市场等多种因素的影响，因此及时收集和更新数据非常重要。然而，在某些地区，数据收集可能受到技术和经济条件的限制，数据质量不够高，更新速度不够快。数据的完整性是另一个挑战。农产品价格可能受到许多因素的影响，如气候、政策、供求等等，这些因素往往不容易预测和量化。因此，建模数据的完整性对于预测结果的准确性至关重要。但是，在某些情况下，部分数据可能无法获取或缺乏，从而导致模型的准确性下降。数据的可持续性涉及数据收集和维护的长期性，如果没有足够的人力、资金和技术支持，数据的质量和完整性可能会下降，这将严重影响预测模型的准确性和实用性。

2）在特殊时期对模型的构建与启用问题。在特殊时期，农产品价格的变化可能会受到多种因素的影响，包括气候、政策、市场需求等方面。由于这些因素的复杂性和不确定性，传统的农产品价格预测模型很难准确预测价格的变化。另外，在特殊时期，数据的获取和处理也存在问题，数据的不完整性和不准确性也会影响模型的准确性和稳定性。同时，特殊时期的农业生产和市场环境也发生了变化，这些变化可能会导致模型的输入和输出数据发生变化，从而影响模型的预测能力。此外，特殊时期的价格变化通常具有短期性、不稳定性和不可预见性等特点。这意味着模型需要更频繁地更新和调整，以保证其在特殊时期的预测能力。但是，这也增加了模型的难度和复杂度，需要更多的数据和计算资源来支持模型的构建和运行。

3）农产品信息不流通问题。农产品信息不流通是影响人工智能预测农产品价格的重要问题之一。在当前的市场环境中，农产品价格受到众多因素的影响，如气候、市场需求、政策等等。如果缺乏及时、准确、完整的信息，预测模型的准确性和可靠性将受到严重影响。其中，农产品信息的不对称是主要原因之一。在农业生产过程中，信息往往是零散、分散的，不同农户和产地之间的信息交流不畅，农产品价格的信息不对称现象十分普遍。此外，农业市场的监管和管理机制相对薄弱，导致市场信息不透明，市场价格难以形成有效的反馈机制。这些问题导致农产品信息不流通，进而影响了农产品价格预测的准确性和可靠性。

4）短中长期价格定量预测模型的检验与改进和模型单一不稳定等问题。人工智能预测农产品价格存在着短期、中期、长期价格定量预测模型的检验与改进、模型单一不稳定等问题。在短期内，农产品价格可能会受到突发事件等不确定因素的影响，导致模型的准确性受到影响。而在长期预测中，模型所依赖的数据也可能发生变化，使得模型的预测能力逐渐下降。此外，模型的单一性也使得模型的鲁棒性较差，对数据的变化和异常情况的适应能力不足。

4 相关建议

1）关键前瞻性变量的指数构建。针对关键前瞻性变量的指数构建，可以进一步补充说明其具体的实现方式和优势。首先，关键前瞻性变量的指数构建是基于多维度数据的，这些数据包括气候、政策、国际贸易等方面。通过对这些数据的整合和分析，可以得到一系列与农产品价格相关的指数，比如农产品价格不确定性指数、供需比指数等。这些指数可以反映不同因素对农产品价格的影响程度和趋势，为农产品价格预测提供更全面、更准确的参考。其次，关键前瞻性变量的指数构建可以为农产品价格预测模型带来多方面的优势，例如：指数的不确定性分级可以提高模型对于价格波动的把握程度，从而更准确地预测未来价格的走势；指数可以为模型提供更全面的输入数据，帮助模型更好地识别价格波动的根本原因；指数构建还可以为农业生产和市场调控提供参考，有助于制定更合理的政策和措施，从而提高农业生产和市场效率。

2）针对构建农业产业链与农产品期货市场、股票市场有效对接的运作模式，可以进一步补充说明其实现方式和优势。首先，为实现农业产业链与农产品期货市场、股票市场的有效对接，需要建立相应的信息沟通机制和信息发布制度。通过加强期货市场与股票市场的信息沟通，及时传递市场信息和变化情况，可以有效提高市场透明度和稳定性，为投资者和农业生产者提供更准确的市场参考。其次，构建农业产业链与农产品期货市场、股票市场有效对接的运作模式，可以为农业产业链的优化和升级提供更好的机会。通过对农业产业链中不同环节的信息进行收集、整合和分析，可以更准确地把握农产品市场的动态和走势，为农产品的供应链管理、决策制定和生产计划提供更科学、更精准的依据。最后，构建农业产业链与农产品期货市场、股票市场有效对接的运作模式，可以促进市场竞争和农产品品牌建设。通过期货市场和股票市场的有效对接，农产品的价格形成机制可以更加科学和合理，有助于促进市场良性竞争，提高农产品品牌的知名度和信誉度，增加农产品的附加值和市场份额。构建农业产业链与农产品期货市场、股票市场有效对接的运作模式，是人工智能预测农产品价格的又一重要手段，它可以为市场稳定、农业产业链的优化和升级以及农产品品牌建设等方面提供有益帮助和支持。随着市场和技术的不断发展，构建的农业产业链与农产品期货市场、股票市场有效对接的运作模式，会更加深入和广泛地应用于农业生产和市场调控领域，为农业发展和社会经济发展带来更多的效益。

3）混合模型的使用趋势[10]。这些模型通常由不同理论体系的方法构成，可以提高农产品市场价格短期预测的精度，尤其是当智能技术和信息技术被应用于组合模型中时，预测结果往往更加准确和及时。因此，随着技术的不断发展，未来农产品市场价格短期预测将更加依赖于软件和计算机技术，与计算机技术的结合将成为未来的趋势。建立智能化组合模型将成为农产品市场价格短期预测研究的主要发展方向。这些模型将综合利用多种算法和技术，从而提高预测准确度并减少预测误差。精准的价格预测是实现最优化价格调控的必要条件，直接关系着民生福祉和经济调节的质量，并体现着价格主管部门的管理水平和现代化能力。多次实践证明，缺乏精准的价格预测会导致无法进行有效的价格调控，也难以保证全面宏观经济调控的精准化。未来的价格预测研究需要相关部门共享信息数据，优势互补，形成合力，以提高预测精度，增强价格调控的有效性和精准性，创新发展理念，推动我国农业高质量发展和现代化进程。

5 农产品价格智能预测研究展望

农产品市场的价格波动受到多种因素影响，呈现出与其他商品不同的规律。因此，精准预测农产品价格是一项复杂而艰巨的任务。农产品价格预测的方法通常可以分为定性预测和定量预测两类。在这两种方法中，定量预测应用更为广泛，包括传统预测方法和智能预测方法两个主要分支。这两个分支各有其特点，展现出不同的研究思路和发展趋势[11]。传统预测方法是一种基于成熟计量经济学理论的定量预测方法，但在处理数据量、结构复杂和系统性问题等方面存在局限性。相比之下，智能预测方法能够克服传统方法的限制，解决传统方法无法应对的问题。智能预测方法在处理复杂或不完整信息、模拟非线性、自适应自学习、优化算法等方面具有无可比拟的优势[12]，并且正处于预测研究的最前沿。可以预见，智能预测方法将在农产品价格预测领域占据越来越重要的地位，并发挥越来越大的作用。因此，与定性预测方法相比，定量预测更具有客观性和科学性。而智能预测则将成为农产品价格预测方法的一个新的发展方向，弥补传统预测方法的局限性，具有更加广阔的应用前景。