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基于ARIMA模型的畜产品价格预测系统的研究

吴敬婷  
【摘要】:畜产品养殖业作为畜牧业的重要组成部分,在国民经济中占有举足轻重的地位,直接影响到畜牧业的发展与广大百姓的民生问题。畜产品价格波动主要是市场经济机制下的供应和需求等方面引起的,能够准确的预测畜产品价格,对于政府相关部门控制价格,稳定畜产品市场让其健康发展有着重要的意义。 在畜产品价格预测上众多学者做过研究,但研究成果很少普及用到网络系统上。本研究正是在预测模型基础上建立的一个价格预测系统,为政府的使用提供了有效的指导,完善了猪肉的储备。目前为了稳定猪肉的价格,国家有关部门已在全国开展了相关的工作。目的在于稳定畜产品生产市场,防止出现畜产品养殖大面积亏损而过多地损害养殖户的利益。通过本次的分析和价格预测,加强了政府对市场的监管,保障猪肉供应不断档、不脱销,积极保障市场供应。 本文首先分析与比较了单指数平滑法、双指数平滑法、自回归移动平均法、季节自回归移动平均法这四种畜产品价格预测方法。指数平滑法在短期预测上能得到较好的预测结果,因为它遵循“重近轻远”,能使时间序列所包含的历史规律性显著地体现出来。由于季节ARIMA有时得不到较优的预测模型,这时可以用非季节ARIMA模型来代替,弥补季节ARIMA的不足之处。通过比较发现季节自回归移动平均法最能够准确预测未来畜产品价格走势。Web预测系统中采用的预测方法主要是季节ARIMA为主,非季节ARIMA为辅。本研究总结和利用前人研究成果的基础上,并应用JSP技术和MVC模式完成了畜产品价格预测系统的开发,从而预测畜产品价格未来的走势。 在Web系统开发方面,首先进行需求分析、系统设计,然后编写与调试各功能模块,最后展示网站系统实现的基本功能。系统最终能够提供畜产品价格预测服务,并为第三方软件提供一个访问接口。本预测系统的基本功能包括畜产品价格预测、行情查询、管理员添加修改行情信息等,以猪肉价格的分析预测为主要内容,结合基本预测方法各自的优点进行价格信息的预测,介绍了ARIMA模型的优化性能和建模的基本程序,证明了四种方法在用于构建模型中的优势和劣势。 在系统的实现上,使用JSP(Java Server Pages)技术与Struts框架技术相结合。JSP建立在Servlet之上,相比其他服务器脚本语言,实现更简单、快捷和有效。目前流行的开源框架Struts是个典型的MVC (Model、View、Controller)结构实现框架,使用该框架将运行结果简单明了的显示,为Web系统以后的维护与升级打好基础。 本研究成果,一方面对于广大养殖户提供了信息技术上的支持,使广大养殖户能快速掌握市场发展的规律,适应市场的变化,尽快转变被动的局面。另一方面,对我国农业信息化发展的研究也提供了相应的理论基础。有利于提出切实可行的调整畜产品养殖结构的策略,持续不断的稳定畜产品价格,保证人民生活水平的提高,减缓对养殖业造成的不利影响,实现畜牧产业的跨越式发展,为促进畜牧业的健康发展提供有效的引导。


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