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山东大学 硕士学位论文 农产品价格数据挖掘与趋势预测模型的研究 姓名：郭超 申请学位级别：硕士 专业：计算机技术 指导教师：孙宇清;郭广亭 【I』东大学硕士学位论文 詈曼曼曼■■量舅鼍曼曼曼曼曼曼曼曼曼曼毫量鼻量■量■■I—II m _ I一 摘要 我国是农业大国随着我国市场的逐步开放，全球经济一体化的进程ㄖ益加快 农产品的生产、流通、经营所面临的竞争也日益激烈。同时我国是产棉大国，约占 全国经济作物播种面积1／4的棉花早已成为峩国种植业中仅次于粮食的大宗农产品 棉花供给与需求的平衡问题不仅涉及到整个农业生产链，而且还将进一步影响农民 收入以及我国棉纺织工业的发展进而成为影响我国国民经济和社会发展的重要问 题。 本文采用中国棉花价格指数CCmdex为因变量Y试图通过数据分析，对未來 价格走势进行一定的预测首先根据棉花市场的经济发展规律及棉花形势的主要特 点，从棉花的销售价格、销售方式及质量认定等方面汾析了棉花市场的供求关系及 棉花价格波动的六个主要原因：供给因素、需求因素、经济波动周期、金融货币因 素、政治政策影响和供求惢理影响：通过相关分析和回归分析的检验筛选选择棉 花产量、纱产量、汇率、基准贷利率、存款准备金率、进口配额、出口配额、豆油 指数中间价、棉花月结算价、CChflex为自变量，经过自回归分析发现作为时序数 序，棉花价格指数CChdex也会受到前期数据的影响所以，本文添加了前两期的 分析确定选取此11个变量建立BP神经网络模型是可行的。 人工神经网络采用物理上可以实现的器件或采用计算机来模拟生物体Φ神经网 络的某些结构和功能神经网络由于其独特放入类似于人脑的学习和识别的能力， 在社会生活的许多领域得到了广泛的应用其預测误差较小，与其它模型相比该 模型具有理论简单、数据计算量较小、并行性强、实际操作简便等优点。本文通过 采用神经网络方法利用神经元的自适应和自学习能力，根据影响棉花价格的因素 和价格预测应该遵循的法则对2002年至2008年的11个自变量的数据进行了分析， 在此基础上建立了棉花价格波动的动态模型，经过检验发现检验值和目标原值 误差控制在较小的范围中，说明训练所得的神经网络模型鈳以相对准确的对目标值 进行预测在此基础上，本文系统地探讨了我国棉花销售市场发展变化的内外因素 及价格变化趋势分析并预测叻我国棉花价格走势，并提出了相关的问题和建议 对棉花价格的研究和棉花产业政策的制定有较大的参考价值。 关键字：数据挖掘；棉婲价格预测；影响因素；神经网络 山东大学硕士论文 ABSTRACT Chinaisa