粮食物种食用需求预测方法、系统、电子设备和存储介质技术方案

本申请实施例提供一种粮食物种食用需求预测方法、系统、电子设备和存储介质，其中的方法包括：获取历史数据；获取t年的居民人均收入；计算t年与t

【技术实现步骤摘要】
粮食物种食用需求预测方法、系统、电子设备和存储介质


[0001]本申请涉及粮食物种需求量预测
，更具体地，涉及粮食物种食用需求预测方法、系统、电子设备和存储介质。

技术介绍

[0002]粮食产业作为农业的重要组成部分，其重要性不言而喻，进行粮食需求量预测研究，对了解粮食消费需求动态、把握粮食消费增长趋势和变动方向、确保粮食安全和粮食种植业结构的稳妥调整具有重要意义。
[0003]现有关于未来粮食需求量的预测主要依据两种方法：第一，基于过去粮食供需变化进行的“展望”分析，这些分析主要就生产所面临的挑战或消费层面的变化展开研究。第二，釆用各种数量模型，在一定的关于未来生产和需求变化假设基础上，预测未来粮食供需变化，例如采用时间序列模型、ARMA/ARIMA模型和GARCH模型等。然而，这两种现有的方法均存在一定缺陷，例如，“展望”分析难以定量研究粮食需求量变化；数量模型计算方法需要大量的数据训练模型，数据获取难度大，而且现有方法很少考虑居民收入和粮食物种价格对需求量的影响，获得的结果与实际情况有一定偏差。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本申请实施例提供一种粮食物种食用需求预测方法、系统、电子设备和存储介质，以至少部分解决上述问题。
[0005]根据本申请实施例的第一方面，提供一种粮食物种食用需求预测方法，包括：获取历史数据，所述历史数据包括：n至t
‑
1年的自发消费系数、居民人均收入、粮食物种的居民消费价格弹性、粮食物种的居民食物需求收入弹性、粮食物种的居民消费者价格，其中，n和t为年份，且n小于t；获取t年的居民人均收入；计算t年的粮食物种的居民消费者价格与t
‑
1年的粮食物种的居民消费者价格之间相关系数，根据所述相关系数判断t年的粮食物种的居民消费者价格与t
‑
1年的粮食物种的居民消费者价格是否具有线性相关性；若是，则根据t
‑
1年的粮食物种的居民消费者价格以及第一线性回归项计算t年的粮食物种的居民消费者价格；若否，则根据t
‑
1年的粮食物种的居民消费者价格、所述第一线性回归项以及第一三角函数补偿项计算t年粮食物种的居民消费者价格，所述第一三角函数补偿项为γ1cos(k1θPD
c,
)+γ2sin(k2θPD
c,
)；其中，PD
c,t
‑1为t
‑
1年所述粮食物种的居民消费者价格，γ1为所述第一三角函数补偿项中余弦函数的系数，γ2为所述第一三角函数补偿项中正弦函数的系数，θ为矫正周期常量，k1和k2为矫正周期常量的系数；将所述历史数据、t年的居民人均收入和t年的粮食物种的居民消费者价格输入预设的多元线性拟合模型进行预测，获取t+1年的粮食物种的人均食用需求量。
[0006]可选地，本申请任意实施例中，所述多元线性拟合模型为：
[0007][0008]其中，c表示居民，t表示时间，s表示所述粮食物种的种类，SYD
t+1
为t+1年的所述粮
食物种的人均食用需求量，a
c,t
为t年的自发消费系数，INP
c,t
为t年所述居民人均收入，为t年的粮食物种的居民消费价格弹性，为t年的粮食物种的居民食物需求收入弹性。
[0009]可选地，本申请任意实施例中，所述获取t年居民人均收入包括：计算t年的居民人均收入与t
‑
1年的居民人均收入之间相关系数，根据所述相关系数判断t年的居民人均收入与t
‑
1年的居民人均是否收入具有线性相关性；若是，则根据t
‑
1年的居民人均收入以及第二线性回归项计算t年的居民人均收入；若否，则根据t
‑
1年的居民人均收入、所述第二线性回归项以及第二三角函数补偿项计算t年居民人均收入，所述第二三角函数补偿项为γ3cos(k3θINP
c,t
)+γ4sin(k4θINP
c,t
)；其中，γ3为所述第一三角函数补偿项中余弦函数的系数，γ4为所述第一三角函数补偿项中正弦函数的系数，θ为矫正周期常量，k3和k4为矫正周期常量的系数。
[0010]可选地，本申请任意实施例中，在所述第一三角函数补偿项中，k1＝k2＝1，和/或，在所述第二三角函数补偿项中，k3＝k4＝1。
[0011]可选地，本申请任意实施例中，所述方法还包括，获取所述历史数据中自发消费系数的平均值，将所述平均值确定为t年的自发消费系数a^(c,t)。
[0012]可选地，本申请任意实施例中，所述粮食物种为以下之一：玉米、小麦、水稻或大豆。
[0013]根据本申请实施例的第二方面，提供一种粮食物种食用需求预测系统包括：
[0014]历史数据获取模块，用于获取历史数据，所述历史数据包括：n至t
‑
1年的自发消费系数、居民人均收入、粮食物种的居民消费价格弹性、粮食物种的居民食物需求收入弹性、粮食物种的居民消费者价格，其中，n和t为年份，且n小于t；
[0015]计算模块，用于计算t年的粮食物种的居民消费者价格与t
‑
1年的粮食物种的居民消费者价格之间相关系数，根据所述相关系数判断t年的粮食物种的居民消费者价格与t
‑
1年的粮食物种的居民消费者价格是否具有线性相关性；若是，则根据t
‑
1年的粮食物种的居民消费者价格以及第一线性回归项计算t年的粮食物种的居民消费者价格；若否，则根据t
‑
1年的粮食物种的居民消费者价格、所述第一线性回归项以及第一三角函数补偿项计算t年粮食物种的居民消费者价格，所述第一三角函数补偿项为γ1cos(k1θPD
c,t
‑1)+γ2sin(k2θPD
c,t
‑1)；其中，PD
c,t
‑1为t
‑
1年所述粮食物种的居民消费者价格，γ1为所述第一三角函数补偿项中余弦函数的系数，γ2为所述第一三角函数补偿项中正弦函数的系数，θ为矫正周期常量，k1和k2为矫正周期常量的系数；
[0016]t年数据获取模块，用于获取t年的居民人均收入和t年的粮食物种的居民消费者价格；
[0017]预测模块，包括预设的多元线性拟合模型，所述预测模块用于将所述历史数据、t年的居民人均收入和t年的粮食物种的居民消费者价格输入所述预设的多元线性拟合模型进行预测，获取t+1年的粮食物种的人均食用需求量。
[0018]可选地，本申请任意实施例中，所述多元线性拟合模型为：
[0019][0020]其中，c表示居民，t表示时间，s表示所述粮食物种的种类，SYD
t+1
为t+1年的所述粮
食物种的人均食用需求量，a
c,t
为t年的自发消费系数，INP
c,t
为t年所述居民人均收入，为t年的粮食物种的居民消费价格弹性，为t年本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种粮食物种食用需求预测方法，其特征在于，包括：获取历史数据，所述历史数据包括：n至t
‑
1年的自发消费系数、居民人均收入、粮食物种的居民消费价格弹性、粮食物种的居民食物需求收入弹性、粮食物种的居民消费者价格，其中，n和t为年份，且n小于t；获取t年的居民人均收入；计算t年的粮食物种的居民消费者价格与t
‑
1年的粮食物种的居民消费者价格之间相关系数，根据所述相关系数判断t年的粮食物种的居民消费者价格与t
‑
1年的粮食物种的居民消费者价格是否具有线性相关性；若是，则根据t
‑
1年的粮食物种的居民消费者价格以及第一线性回归项计算t年的粮食物种的居民消费者价格；若否，则根据t
‑
1年的粮食物种的居民消费者价格、所述第一线性回归项以及第一三角函数补偿项计算t年粮食物种的居民消费者价格，所述第一三角函数补偿项为γ1cos(k1θPD
c,t
‑1)+γ2sin(k2θPD
c,t
‑1)；其中，PD
c,t
‑1为t
‑
1年所述粮食物种的居民消费者价格，γ1为所述第一三角函数补偿项中余弦函数的系数，γ2为所述第一三角函数补偿项中正弦函数的系数，θ为矫正周期常量，k1和k2为矫正周期常量的系数；将所述历史数据、t年的居民人均收入和t年的粮食物种的居民消费者价格输入预设的多元线性拟合模型进行预测，获取t+1年的粮食物种的人均食用需求量。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多元线性拟合模型为：其中，c表示居民，t表示时间，s表示所述粮食物种的种类，SYD
t+1
为t+1年的所述粮食物种的人均食用需求量，a
c,t
为t年的自发消费系数，INP
c,t
为t年所述居民人均收入，为t年的粮食物种的居民消费价格弹性，为t年的粮食物种的居民食物需求收入弹性。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取t年居民人均收入包括：计算t年的居民人均收入与t
‑
1年的居民人均收入之间相关系数，根据所述相关系数判断t年的居民人均收入与t
‑
1年的居民人均是否收入具有线性相关性；若是，则根据t
‑
1年的居民人均收入以及第二线性回归项计算t年的居民人均收入；若否，则根据t
‑
1年的居民人均收入、所述第二线性回归项以及第二三角函数补偿项计算t年居民人均收入，所述第二三角函数补偿项为γ3cos(k3θINP
c,t
)+γ4sin(k4θINP
c,t
)；其中，γ3为所述第一三角函数补偿项中余弦函数的系数，γ4为所述第一三角函数补偿项中正弦函数的系数，θ为矫正周期常量，k3和k4为矫正周期常量的系数。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述第一三角函数补偿项中，k1＝k2＝1，和/或，在所述第二三角函数补偿项中，k3＝...

【专利技术属性】
技术研发人员：贺铭，张虎成，王博实，张燕，彭远，
申请(专利权)人：航天信息股份有限公司，
类型：发明
国别省市：