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基于SVM的蔬菜需求預(yù)測系統(tǒng)研究

發(fā)布時間:2017-08-29 21:39

  本文關(guān)鍵詞:基于SVM的蔬菜需求預(yù)測系統(tǒng)研究


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【摘要】:我國是農(nóng)業(yè)大國,同時也是農(nóng)產(chǎn)品消費大國。蔬菜消費在居民個人消費中占據(jù)一定比重,并且屬于必須品,在國民經(jīng)濟中占有非常重要的地位。對蔬菜進行未來短時間內(nèi)的需求預(yù)測及供需預(yù)警研究對農(nóng)業(yè)消費生產(chǎn)穩(wěn)定及居民生活有巨大的意義。 近年來,國內(nèi)外很多學(xué)者在需求預(yù)測上,提出了很多有創(chuàng)新性和實踐意義的方法。但在研究蔬菜需求預(yù)測問題中,因影響蔬菜需求因素多且復(fù)雜,是一種高度非線性關(guān)系,而傳統(tǒng)預(yù)測方法一般常采用簡單的數(shù)學(xué)模型進行預(yù)測,預(yù)測精度比較低,蔬菜短期需求預(yù)測復(fù)雜的非線性問題已經(jīng)成了研究的重點。 為了提高蔬菜需求的預(yù)測精度,本文利用支持向量機(Support Vector Machine,SVM)預(yù)測方法對蔬菜的消費市場需求進行短期預(yù)測。此外,本文充分考慮蔬菜供需隨天氣變化、氣候條件、節(jié)假日等因素的影響而動態(tài)變化的情況,將這些影響因素納入蔬菜需求預(yù)測中,運用模糊理論進行模糊化處理;在此基礎(chǔ)上提出基于支持向量機的蔬菜短期需求預(yù)測模型,實際算例驗證了本文提出的該預(yù)測模型的精確性。并應(yīng)用此模型構(gòu)建了蔬菜供需預(yù)測系統(tǒng),實現(xiàn)了數(shù)據(jù)采集處理、需求預(yù)測、波動預(yù)警和相關(guān)信息展示等功能。本文的系統(tǒng)對蔬菜消費相關(guān)信息的采集、發(fā)布以及預(yù)警等過程進行了創(chuàng)新,對蔬菜供需管理著著一定的現(xiàn)實意義,本文所采用的模型來預(yù)測蔬菜需求量更貼近現(xiàn)實市場,能有效提高了預(yù)測精度,具有一定的應(yīng)用價值。
【關(guān)鍵詞】:蔬菜 支持向量機 需求預(yù)測
【學(xué)位授予單位】:北京交通大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2015
【分類號】:F323.7;F224
【目錄】:
  • 致謝5-6
  • 摘要6-7
  • ABSTRACT7-11
  • 1 緒論11-19
  • 1.1 研究背景11-12
  • 1.2 研究目的與意義12-13
  • 1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀13-17
  • 1.3.1 預(yù)測方法研究現(xiàn)狀13-15
  • 1.3.2 農(nóng)產(chǎn)品需求預(yù)測研究現(xiàn)狀15-17
  • 1.4 研究內(nèi)容和研究思路17-19
  • 2 相關(guān)理論和技術(shù)19-27
  • 2.1 支持向量機方法19-21
  • 2.2 因果關(guān)系檢驗基本理論21-24
  • 2.2.1 數(shù)據(jù)平穩(wěn)性檢驗21-22
  • 2.2.2 格蘭杰因果關(guān)系檢驗22-24
  • 2.3 系統(tǒng)實現(xiàn)的關(guān)鍵技術(shù)24-26
  • 2.3.1 SSH框架24-25
  • 2.3.2 數(shù)據(jù)庫技術(shù)25
  • 2.3.3 WebGIS技術(shù)25-26
  • 2.4 本章小結(jié)26-27
  • 3 蔬菜需求預(yù)測因素分析27-37
  • 3.1 蔬菜需求特點分析27-29
  • 3.1.1 蔬菜的特性27-28
  • 3.1.2 蔬菜供需的特點28-29
  • 3.2 蔬菜需求的影響因素分析29-36
  • 3.2.1 因素選取及分類29
  • 3.2.2 影響因素的模糊化處理29-31
  • 3.2.3 閾值設(shè)定31-32
  • 3.2.4 蔬菜需求因果關(guān)系分析32-36
  • 3.3 本章小結(jié)36-37
  • 4 蔬菜需求預(yù)測模型構(gòu)建37-45
  • 4.1 蔬菜需求預(yù)測方法的選取37-38
  • 4.2 基于支持向量機的蔬菜需求預(yù)測模型38-40
  • 4.2.1 輸入變量選取38-39
  • 4.2.2 核函數(shù)構(gòu)造39
  • 4.2.3 損失函數(shù)及其求解39-40
  • 4.2.4 參數(shù)選擇40
  • 4.3 模型實例驗證40-44
  • 4.3.1 蔬菜銷量數(shù)據(jù)來源及處理40
  • 4.3.2 模型預(yù)測步驟40-41
  • 4.3.3 驗證過程41-44
  • 4.4 本章小結(jié)44-45
  • 5 蔬菜需求預(yù)測系統(tǒng)開發(fā)與實現(xiàn)45-66
  • 5.1 系統(tǒng)分析45-47
  • 5.1.1 系統(tǒng)需求分析45
  • 5.1.2 系統(tǒng)功能分析45-47
  • 5.2 系統(tǒng)的總體設(shè)計47-50
  • 5.2.1 系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)設(shè)計47-49
  • 5.2.2 系統(tǒng)的整體架構(gòu)49-50
  • 5.2.3 系統(tǒng)運行和開發(fā)環(huán)境50
  • 5.3 系統(tǒng)的詳細設(shè)計50-58
  • 5.3.1 數(shù)據(jù)采集處理模塊設(shè)計51-53
  • 5.3.2 蔬菜需求預(yù)測模塊設(shè)計53-55
  • 5.3.3 蔬菜需求波動預(yù)警模塊設(shè)計55-56
  • 5.3.4 蔬菜需求信息展示模塊設(shè)計56
  • 5.3.5 數(shù)據(jù)庫設(shè)計56-58
  • 5.4 系統(tǒng)的實現(xiàn)58-65
  • 5.4.1 數(shù)據(jù)采集處理功能58-60
  • 5.4.2 蔬菜需求預(yù)測功能60-62
  • 5.4.3 蔬菜需求預(yù)警功能62-63
  • 5.4.4 蔬菜需求信息展示功能63-65
  • 5.5 本章小結(jié)65-66
  • 6 結(jié)論66-68
  • 6.1 研究結(jié)論66-67
  • 6.2 研究展望67-68
  • 參考文獻68-71
  • 作者簡歷及攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果71-73
  • 學(xué)位論文數(shù)據(jù)集7

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 王曉梅;;灰色理論GM(1,1)模型在我國畜產(chǎn)品產(chǎn)量預(yù)測中的應(yīng)用[J];安徽農(nóng)業(yè)科學(xué);2007年01期

2 羅丹;劉殿國;;海南蔬菜產(chǎn)量組合模型預(yù)測研究[J];財經(jīng)界(學(xué)術(shù)版);2011年11期

3 王煒;劉悅;李國正;吳耿鋒;馬欽忠;趙利飛;林命,

本文編號:755588


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