数学建模论文-生猪价格
生猪出售时机的数学模型
3. 模型建立和求解
模型假设：
（1）农场每天投入的资金 c 为常数，c=3.2 元，
即
C(t) ct
（2）现在生猪出售的市场价格为 p(0)=12 元/公
斤，价格每天的降低值 g 为常数，g=0.08 元/公斤/天，
于是
p(t) p(0) gt
(2.3.1)
（3）现在生猪的体重为 w(0)=90 公斤，体重每天
第2章 数学建模概述
2.3节 生猪出售时机
1. 问题提出
农场每天投入 3.2 元资金用于饲料、设备和人力， 估计可使一头 90 公斤重的生猪每天增重 1 公斤. 现在 生猪出售的市场价格为 12 元/公斤，但是预测每天会 降低 0.08 元/公斤. 问应该什么时候出售生猪？
如果上述估计或预测的数据发生变化，对结果有 多大影响呢？
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6、意志坚强的人能把世界放在手中像 泥块一 样任意 揉捏。 2020年 12月14 日星期 一上午 1时25 分19秒0 1:25:19 20.12.1 4
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7、最具挑战性的挑战莫过于提升自我 。。20 20年12 月上午 1时25 分20.12. 1401:2 5December 14, 2020
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8、业余生活要有意义，不要越轨。20 20年12 月14日 星期一 1时25 分19秒0 1:25:19 14 December 2020
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9、一个人即使已登上顶峰，也仍要自 强不息 。上午 1时25 分19秒 上午1时 25分01 :25:192 0.12.14
• 10、你要做多大的事情，就该承受多大的压力。12/14/
按照题意，可以先假设农场每天投入的成本、生 猪每天增加的体重和生猪出售的市场价格的每天的 降幅都是常数，建立和求解数学模型，得到生猪出售 的最佳时机，然后讨论参数变化对模型解答的影响， 最后讨论模型解答对模型假设的依赖性.
猪肉价格的数学模型 - 统计教育学会
猪肉价格的统计模型摘要本文就猪肉价格预测的问题，根据题目中的条件和要求，在合理的假设下，建立三个模型。
模型一为简单的直线方程模型；模型二是在采用灰色关联度建立猪肉价格与其影响因素的关系模型后，利用关联度返算，建立猪肉价格预测模型；模型三是建立养猪场盈亏平衡点等式模型。
通过求解这三个模型，很好的解决了问题。
在问题一中，利用半数平均法，建立猪肉价格预测模型。
首先通过对2000年1月至2009年6月我国猪肉价格数据的分析，得出猪肉价格在短期内呈线性增长趋势，然后用直线方程拟合该时间序列（猪肉价格随时间变化的序列），在完全确定直线方程模型后，通过该方程求出时间序列的各趋势值，接着运用EXCEL 软件作出二者的曲线并进行比较，证明该直线方程模型的可行性，最后在此基础上，预测出2009年下半年猪肉价格的趋势值。
在问题二中，确定影响猪肉价格的因素，采用灰色关联法，建立猪肉价格与其影响因素的关系模型。
首先使用季节平均法得出猪肉价格的季节指数（1234'1,'0.98,' 1.08,' 1.13S S S S ====），其次对猪肉价格与玉米价格时间序列图进行观察比较，易知两者变化呈正相关，然后利用灰色关联法，以往年的猪肉价格作为参考序列，以往年的玉米价格和季节指数作为比较序列，求出玉米价格和猪肉价格和季节指数与猪肉价格的关联度分别为0.755和0.972。
最后，利用关联度返算，推导得出猪肉价格的预测公式： 2.92109.26'i X G S =++.在问题三中，首先根据猪的不同重量，将猪分为三个成长阶段：1Kg ～15Kg 为幼年期；15Kg ～90Kg 为成长期；90Kg ～100Kg 为成年期。
由于猪的体重从5到100公斤呈正态分布，可以算出三个阶段的猪的数量分别为5，990，5。
然后根据猪场收入与成本建立猪场盈亏平衡点等式模型，可以得到猪粮比为6.5：1，即该养猪场的盈亏平衡点。
数学建模-食品价格分析论文
摘要本文主要运用谱系聚类分析、灰色预测、主成分分析的思想。
运用SPSS软件进行谱系聚类和主成分分析，MATLAB软件计算相关矩阵，建立了聚类分析模型、GM（1,1）模型和主成分分析模型，分别讨论了2016年1月-5月50个城市主要食品价格的分类和价格变动的差异、预测2016年6月各类食品价格以及通过监测尽量少的食品种类预测计算居民消费者价格指数变动。
针对问题一，首先对涉及的主要食品进行分类，将数据进行处理，然后利用谱系聚类分析模型，结合系统聚类，采用SPSS软件将27种食品分为4类，利用EXCEL分别作出四大类食品的价格随时间变化的折线图，分析食品价格波动的特点。
针对问题二，基于问题一中的食品分类，分别以每类的食品价格为序列建立灰色预测模型。
先进行数据的检验与处理，对原始数据进行一次累加，使数据有较强的规律性，进而建立灰微分方程，再利用MATLAB软件求解模型。
并依次进行残差检验及后验查检验，均有C<0.35，预测精度较好。
最后通过函数预测2016年6月价格走势。
针对问题三，我们通过所给数据及查找的数据，利用主成分分析法，分析得出27种食品种类中的主成分分别为芹菜，带鱼，鸡（白条鸡），鸭，大白菜。
故得到可以通过检测少量食品种类，就能相对精确地预测CPI数值。
经过对地域特点的考察，选取上海和沈阳两地，通过查找相关CPI和食品价格数据，用spss软件运用主成分分析法，得出对CPI影响大的几类食品，然后通过matlab算法算出权重，再由所得数据和图表的分析比较得到，不同地区应选取不同的食品种类进行检测。
关键词：谱系聚类法，灰色预测，主成分分析，SPSS软件，MATLAB软件。
一、问题重述食品价格是居民消费价格指数的重要组成部分，食品价格波动直接影响居民生活成本和农民收入，是关系国计民生的重要战略问题。
2000年以来，我国城镇居民家庭食品消费支出占总支出的比重一直维持在36%以上。
在收入增长缓慢的情况下，食品价格上涨将使人民群众明显感到生活成本增加，特别是食品价格上涨将降低低收入群体的生活质量。
数学建模养猪问题
数学建模养猪问题数学建模是一种将实际问题转化为数学模型，并利用数学方法对其进行分析和求解的过程。
在现实生活中，养猪是一个重要的产业，如何有效管理和提高养殖效率成为养猪场面临的挑战之一。
本文将使用数学建模方法来解决养猪问题，帮助养猪场提高经济效益。
首先，我们需要确定该养猪场的目标和约束条件。
假设养猪场的目标是最大化利润，同时要考虑到养猪数量、饲料成本、病虫害防治等因素。
其次，我们需要建立数学模型。
首先，我们可以使用数学函数来描述猪的生长过程。
假设猪的生长速度是一个线性函数，即猪的体重随时间的增长率是一个常数。
我们可以使用下面的式子来描述猪的体重增长：W(t) = W0 + rt其中，W(t)表示时间t时猪的体重，W0表示猪的初始体重，r表示猪的平均日增重。
接下来，我们考虑饲料成本。
假设每头猪每天需要消耗一定量的饲料。
我们可以使用下面的式子来描述饲料成本：C(f) = cp * f其中，C(f)表示饲料成本，cp表示单位饲料的成本，f表示每头猪每天的饲料用量。
此外，养猪场还需要考虑疾病与虫害的防治。
假设疾病与虫害的防治成本与猪的数量成正比。
我们可以使用下面的式子来描述防治成本：C(d) = cd * d其中，C(d)表示防治成本，cd表示每头猪的防治成本，d表示猪的数量。
最后，我们需要将目标和约束条件转化为数学表达式，并建立一个优化模型来求解。
我们的目标是最大化利润，我们可以使用下面的式子来描述利润：P = R - C其中，P表示利润，R表示收入，C表示成本。
我们的约束条件有猪的数量限制、饲料成本限制和防治成本限制。
我们可以使用下面的式子来描述这些约束条件：N ≤ NmaxC(f) ≤ CfmaxC(d) ≤ Cdmax其中，N表示猪的数量，Nmax表示猪的最大数量，Cfmax表示饲料成本的最大值，Cdmax表示防治成本的最大值。
有了以上数学模型和约束条件，我们可以使用数学优化方法来求解最优解。
在求解过程中，我们需要考虑到模型的实际应用性和可行性。
生猪的出售时机数学建模样板
题目：基于NOTEBOOK的生猪最优出售时机的建模与分析 一． 问题思维视图：1.系统要素：投入资金、生猪体重增量、猪肉出售价格2.要素关联：纯利润=收入-投入-成本=生猪现在的体重*生猪现在的售价-每天成本的投入*时间-生猪的初始体重*生猪的初始售价3.问题脉络形象化：该饲养场什么时候出售这样的生猪会使利润最大？一饲养场每天投入4元资金用于饲料、设备、人力，估计可使一头80kg重量的生猪每天增加2kg。
目前市场生猪出售价格为8元/kg，但是预测每天会下降0.1元。
由下图可知：二． 数学刻画：1.给定每天投入4元资金使生猪体重每天增加常数r（=2kg）；生猪出售的市场价格每天降低常数g(=0.1)。
2.给出如下符号列表：符号 t w p C Q R含义 时间 生猪体重单价 t天资金投入纯利润出售收入单位 天 kg 元/kg 元 元 元三． 模型推演：假设r=2，g=0.1，t天后出售，则：生猪体重：w=80+r*t（r=2）; 出售单价：p=8-g*t;出售收入：R=p*w； 资金投入: C=4*t;于是利润为：Q=R-C-8*80.从而得到目标函数(纯利润)：Q(t)=（8-g*t）(80+r*t)-4*t-640 （1）其中，求t（>=0）使Q(t)最大。
这是二次函数最值问题，而且是个现实中的优化问题，故Q(t)的一阶导数为零的t（t>=0）值可使Q（t）取最大值。
先求Q(t)一阶导数：syms t;Q(t)=(8-g*t)*(80+r*t)-4*t-640;y=diff(Q(t),t)y =- r*(g*t-8) - g*(r*t + 80) - 4[g,t,r]=solve('-r*(g*t-80)-g*(r*t+80)=4','g=g','r=r')g =z1t =( 40*z1 + 2)/(z*z1)r =z即： t=(4*r-40*g-2)./(r*g ) (2)在这个模型中：取r=2，g=0.1，则：Q（t）=（8-0.1*t)*(80+2*t)-4*t-640）目标函数MATLAB作图如下：ezplot('(8-0.1*t)*(80+2*t)-4*t-640',[0,20])hold onxlabel('t坐标'); ylabel('Q(t)坐标');从图象可知t=10时，Q（t）max=10。
数学建模论文-生猪价格[1]
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承诺书我们仔细阅读了中国大学生数学建模竞赛的竞赛规则.我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式（包括电话、电子邮件、网上咨询等）与队外的任何人（包括指导教师）研究、讨论与赛题有关的问题。
我们知道，抄袭别人的成果是违反竞赛规则的, 如果引用别人的成果或其他公开的资料（包括网上查到的资料），必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。
我们郑重承诺，严格遵守竞赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。
如有违反竞赛规则的行为，我们将受到严肃处理。
我们参赛选择的题号是（从A/B/C中选择一项填写）： B我们的参赛报名号为（如果赛区设置报名号的话）：所属学院（请填写完整的全名）：参赛队员(打印并签名) ：1.2.3.日期： 2010 年 5 月 29 日评阅编号(教师评阅时填写)：生猪价格问题摘要本文主要就生猪价格下跌原因以及如何制定合理的生猪价格定价策略问题采用线性回归和对数线性模型以及统计学知识对其进行分析。
问题一，采用线性回归法，对猪肉价格的发展趋势进行短期预测。
首先通过对2009年12月到2010年5月我国猪肉价格分析得出，猪肉价格在短期内呈线性下降趋势，得到线性方程^t S a bt =+，然后用根据这个线性方程拟合该时间序列上的猪肉变化趋势，再与实际的变化曲线进行比较，说明此方法的可行性，并对2010年6月的猪肉价格进行预测。
问题二，首先根据猪的不同重量，将猪分为三个成长阶段：5Kg ～25Kg 为幼年期；25Kg ～90Kg 为成长期；90Kg ～110Kg 为成年期。
由于猪的体重从5到110公斤呈正态分布，可以算出这三个阶段的猪的数量比为6：988：6。
然后根据猪场收入与成本建立猪场盈亏平衡点等式模型362%100n X G m ⨯⨯⨯=⨯生。
可以得到猪粮比约为6：1，即该养猪场的盈亏平衡点，从而得问题四出定价策略的数学模型中的猪粮比参数s 。
接着对2009年12月到2010年5月的猪肉价格和猪料价格进行统计，分别求出他们之间的猪料比值。
生猪价格计量模型与分析文章版
生猪价格计量模型构建与分析摘要：本文用2004年1月-2010年7月间影响生猪生产育肥配合饲料价格价格、玉米价格、 豆粕价格和小麦麸价格为解释变量， 采用经典时间序列计量经济学方法， 构建了一个统计特 征合理的生猪生产函数。
通过对模型的分析发现：育肥配合饲料价格价格、玉米价格及待宰 活猪前一期价格对待宰活猪价格影响较大。
关键词：生猪价格；计量模型；平稳性；序列相关；异方差在我国畜牧业结构中，养猪业依然占主导地位。
据 2007世界肉类组织第四届世界猪肉 大会资料，2006年，中国猪肉产量占世界猪肉总产量的50.1%，遥居首位。
另外，养猪业在扩大农村就业、增加农民收入、带动种植业和相关产业发展、振兴农村经济等方面，都起到 了不可替代的作用。
因此，生猪产业的稳定发展与否，不仅关系到中国的畜牧业发展，而且关系到农业发展、农村建设和农民增收，进而关系到国民经济的持续、稳定发展。
本文以待宰活猪价格 y 作为被解释变量，从影响待宰活猪价格的因素中选择了育肥配合 饲料价格价格x1，玉米价格x2，豆粕价格x3和小麦麸价格x4为解释变量，模型使用时间 序列数据（2004年1月~2010年8月），其中价格均为：元/Kg 。
数据来源于畜牧业信息网。
2004年1-12月的豆粕价格是用 matlab7.1软件的spline 插值法推算得到的。
在模型回归过程 中采用的是2004年1月~2010年7月数据，8月数据作为模型验证数据。
1数据分析采用时间序列数据的计量模型，模型需满足假定中平稳性、无序列相关和同方差对数据的影响最大。
采用的数据首先要满足平稳性，其次满足无序列相关，最后要满足同方差。
1. 1平稳性检验数据分析在进行ADF 检验之前，需要检验回归模型的形式。
对于包含季节变动和其他不规则变 动因素的时间序列需要先对序列进行季节调整。
从图1-5中可以看出，待宰活猪价格，育肥配合饲料价格价格，玉米价格，豆粕价格和小麦麸价格不具有季节性趋势， 因此无需进行季节调整。
2014数学建模论文设计C题-肥猪最佳销售时机问题
数学建模论文肥猪的最优销售时机摘要：人们通过对猪的饲养和销售，总希望获阿得最大收益。
因此建立与此相关的数学模型来求解最大收益与最优销售时间就有着重要的实际意义。
对于收入局部，由于市场价格受多种不确定因素的影响且变化较大，我们假设价格保持不变，所以收入正比于猪的体重；猪的体重与时间的关系可以用Gompertz模型来模拟。
对于本钱局部，认为由饲料本钱和猪仔价格组成。
通过对饲料消耗量和体重的实际数据的分析，发现线性拟合的效果较理想，由此利用该关系确定饲料的消耗。
至此问题转化为建立猪的生长模型和饲料消耗模型。
对于最优化模型，我们从两个方面进展了考虑，一是总利润的最大值，二是日均利润最大值。
通过以上分析，较好地解决了肥猪最优销售时机问题，对养殖户有一定参考意义。
通过以上分析，较好地解决了肥猪最优销售时机问题，对养殖户有一定参考意义。
肥猪的最优销售时机关键词：数学建模；肥猪最优销售时机；饲料消耗模型；Gompertz模型问题的表示与分析：一般从事猪的饲养和销售总希望获得利润，因此饲养某种猪是否获利，怎样获得最大利润，是饲养者必须考虑的问题。
如果把饲养技术水平，猪的性质等因素看成不变的，且不考虑市场的需求变化，那么影响获利大小的一个主要因素是如何选择猪的售出时机，即何时把猪卖出获利最大。
也许有人认为，猪养的越大，售出后获利愈大，其实不然，因为随着猪的生长，单位时间消耗的饲养费用也就愈多，但同时其体重的增长速度却不断下降，所以饲养时间过长是不合算的。
考虑某个品种猪的最优销售时机的数学模型。
要求猪的最优销售时机，目标是寻求最大利润的取得，由此实际上需要找出收入和支出分别是什么，受什么影响。
为了简化问题，我们只考虑一头猪的利润，并且做了一系列的理想化的假设，比如生猪价格固定等，所以收入与猪的体重成正比，而本钱如此由固定本钱〔如猪仔价格，防疫费用〕和变化本钱〔主要是饲料的消耗〕组成，最终问题转化成建立猪的生长模型和饲料消耗模型。
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承诺书我们仔细阅读了中国大学生数学建模竞赛的竞赛规则.我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式（包括电话、电子邮件、网上咨询等）与队外的任何人（包括指导教师）研究、讨论与赛题有关的问题。
我们知道，抄袭别人的成果是违反竞赛规则的, 如果引用别人的成果或其他公开的资料（包括网上查到的资料），必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。
我们郑重承诺，严格遵守竞赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。
如有违反竞赛规则的行为，我们将受到严肃处理。
我们参赛选择的题号是（从A/B/C中选择一项填写）： B我们的参赛报名号为（如果赛区设置报名号的话）：所属学院（请填写完整的全名）：参赛队员(打印并签名) ：1.2.3.日期： 2010 年 5 月 29 日评阅编号(教师评阅时填写)：生猪价格问题摘要本文主要就生猪价格下跌原因以及如何制定合理的生猪价格定价策略问题采用线性回归和对数线性模型以及统计学知识对其进行分析。
问题一，采用线性回归法，对猪肉价格的发展趋势进行短期预测。
首先通过对2009年12月到2010年5月我国猪肉价格分析得出，猪肉价格在短期内呈线性下降趋势，得到线性方程^t S a bt =+，然后用根据这个线性方程拟合该时间序列上的猪肉变化趋势，再与实际的变化曲线进行比较，说明此方法的可行性，并对2010年6月的猪肉价格进行预测。
问题二，首先根据猪的不同重量，将猪分为三个成长阶段：5Kg ～25Kg 为幼年期；25Kg ～90Kg 为成长期；90Kg ～110Kg 为成年期。
由于猪的体重从5到110公斤呈正态分布，可以算出这三个阶段的猪的数量比为6：988：6。
然后根据猪场收入与成本建立猪场盈亏平衡点等式模型362%100n X G m ⨯⨯⨯=⨯生。
可以得到猪粮比约为6：1，即该养猪场的盈亏平衡点，从而得问题四出定价策略的数学模型中的猪粮比参数s 。
接着对2009年12月到2010年5月的猪肉价格和猪料价格进行统计，分别求出他们之间的猪料比值。
并且与已经求的的养猪盈亏平衡点进行比较，推测出影响猪肉下跌的主要原因是供大于求。
问题三，为了得到合适的供求比例，采用了统计学的知识对近十几年猪肉的供求比与经济发展、人口增长、人民生活水平以及出口量之间的关系进行分析，最终确定出了 的关系式， ，反映出生产者经常会根据之前的价格决定接下来的生产量，也就是对以后供求关系的实际情况，具有重要的意义。
问题四，经过以上的讨论，最后采用对数线性模型对猪肉价格与饲料和供求比进行拟合，得到基本的价格关系式：23ln i i i Ysx c i α==+∑，根据此关系式得的预测的猪肉价格并且与实际猪肉价格比较，基本上吻合，说明猜想正确，并在后文讨论政府调控对猪肉价格的影响和采用调整养殖结构对猪肉的影响，得出了价格和利润的关系式：2w= - 825p 22681.23p - 148849.43+，从而计算出当利润最大时猪肉的价格，进而得到一个合理的猪粮比是7.5：1，并且使得猪肉价格在动态的变化中保持一个合理的变化区间。
关键词：线性回归 盈亏平衡点 猪粮比 供求比 统计学 对数线性模型一、问题重述据农业部3月26日发布的对全国470个集贸市场畜禽产品定点监测数据，3月份第3周生猪价格继续下降。
其中全国活猪平均价格10.08元/公斤，比上周下降1.8%，价格下降省份22个，上涨省份7个，持平省份1个。
全国仔猪平均价格15.64元/公斤，比上周下降1.3%。
仔猪价格下降省份23个，上涨省份7个。
全国猪肉平均价格17.31元/公斤，比上周下降2.2%。
大部分省份猪肉价格继续下降。
这一轮猪价下跌的时间起点是2009年年末。
目前，全国猪价已经连续12周出现下跌；与此同时，猪粮比价普遍跌破了盈亏平衡点，生猪生产出现全面亏损。
“这次生猪价格下跌，既有供应增长过快的周期性因素，也有心理恐慌提前出栏的偶发性因素，但根本原因还是供大于求。
”国家发改委价格司副司长周望军对《经济参考报》记者说。
国家发改委有关官员透露，近期将启动生猪价格调控机制，按照《防止生猪价格过度下跌调控预案》的规定，分期分批开展收储工作。
不过，业内人士认为，收储政策仅是权宜之计，稳定猪肉价格最根本的办法还是要调整生猪养殖结构，让市场来决定。
试根据你们收集的资料, 建立描述饲料商、养猪户和消费者之间的生猪价格定价策略的数学模型, 给出调整养殖结构的方法和原则，并讨论政府调控手段对生猪市场价格的作用。
二、基本假设1、在问题一中，我们假设猪肉的价格的变化趋势在短时间内只与时间有关系，在不考虑国家宏观调控和猪饲料价格变动以及疾病等其他因素的情况下，我们对猪肉价格作简单的线性回归。
2、在问题二中，假设养猪场不同阶段的猪的数量呈正态分布并且不同体重的猪需要的饲料量准确。
3、在问题三中，我们假设猪肉进出口量对于猪肉的需求量的影响为零并通过对2003-2008年的供求数据进行考察，参照这几年的价格变化指数与供求比的变化，得出二者之间的简单关系。
在得出的供求关系中，供应量的过快增加导致需求无法与之平衡，最终导致了2010年猪肉价格的持续走低。
4、在问题四中，假设猪粮比的值为７时比较合理。
并且假设突发疾病不存在。
三、符号说明^S猪肉价格的趋势值tS猪肉的平均价格t对时间的编码S编码为t时的猪肉价格tG玉米价格X生猪价格生P t-1年（也就是上一年）猪肉价格参考量，该参考量的计算方法为t；X为t年的供求比tε常量ϕ表示价格随时间整体变化的趋势()tY拟定的猪肉价格s猪粮比值X猪粮价格ii时间编码序列α时间编码为i期间的供求比值iw市场整体上猪肉出售利润值c 常量z 猪肉成本四、问题分析根据题目提出的问题的，首先要对猪肉当前市场的生猪价格进行一个简单的分析并且预测生猪价格在未来的可能变化。
因此我们在第一个问题中采用了线性回归的方法对当前市场出现的 猪肉下跌进行了分析，建立了简单的线性模型，并且用matlab 把实际的猪肉价格和预测的猪肉价格进行了拟合，并证明其可行性，接着对未来猪市的变化进行了预测。
随后对猪肉价格下降的主要因素做了推测，得到供求比过高引起的。
再次对能够引起供求比的因素做了统计，比且得到了2010年的供求比变化。
进一步建立猪肉价格模式，得到合理的猪肉定价模式和分析如何采用政府的宏观调控和调整养殖结构是猪肉价格保持在一个合理的稳定的值左右。
五、模型建立及求解问题一： 一、数据分析：从2009年12月份到2010年5月份猪肉价格数据所绘制的走势图上可以明显的观察到，在这个时间段，猪肉价格明显下跌的。
因此可以根据这个走势，拟合一个线性方程。
二、线性回归：从总体上看，我国猪肉现阶段呈下降趋势。
并且对时间序列进行编码，由于是从2009年12月到2010年5月，每月被大概平均分为四个星期。
总共有25个星期，由于五月还没结束，所以去掉最后个星期，形成奇数以方便编码，分别编码为：[]11,10,9,8,7,6,5,4,3,2,1,0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11t =-----------。
所以可以用线性回归方程标示为：^t S a bt =+运用时间编码法和半数平均法估算a 和b 的值：由公式 2t t t a S tS b t ⎧=⎪⎪⎨=⎪⎪⎩∑∑得： 10.83080.1957a b =⎧⎨=-⎩将时间编码带入线性回归方程式，并用matlab 对实际值和线性回归所得到的预测值进行拟合，得到如下图形：图一线性拟合图从线性拟合图中可以看出，此线性符合猪肉价格变动趋势，根据编码法：2010年5月后一个星期和6月的四个星期编码分别为：12，13，14，15，16带入线性回归方程，得到如下预测数据及变化趋势图：表一2010年5月最后一个星期及6月的猪肉价格预测值图二2010年5月最后一个星期及6月的猪肉价格预测值趋势图问题二：一、各阶段猪的数量计算根据猪的重量，将1000头猪分成三个成长阶段，如下表二所示：表二 猪生长的三个阶段饲料成本。
如图将三个阶段的猪的数量设为1n ，2n ，3n 。
图三 猪群的正态分布图可计算出各个阶段的数量分别为：22122112()()2{}{}()()x f x x x x x X P x X x P e μσμμμμμφφσσσσσ-=-----≤≤=≤≤=-由题目中可知60;24;μσ==所以当 (1)121,25x x ==时，由图大致可以得出()0.006f x =10.00610006n =⨯=头(2)1225,95x x ==由图大致可以得出()0.988f x =20.9881000988n =⨯=头(3)则3100098866n =--=头二、饲料总数的计算：在生猪生产过程中，玉米是主要的饲料原料，它的价格在配合饲料中具有代表性。
因此，玉米的成本直接影响到猪场的盈利。
由假设可知，不考虑玉米以外的猪饲料，由于各重量的猪的数量呈正态分布，所以根据以下表三可知，取成长期的猪的平均采食量为2.3Kg 。
表三 不同体重的猪日采食量[8]2 2.32272.4m n =⨯=Kg三、计算盈亏平衡点：生猪生产的实践表明，猪价与粮价之间存在一种必然的、相互适应的规律，即“猪粮比价规律”，合乎这一规律，就可以实现产销的宽松平衡，否则就必然出现产大于销或产不足销的被动局面。
猪粮比越高，说明养殖利润情况越好。
由网上数据可知近十年养猪综合出厂成本得知，饲料所占比例为总生产成本的62%,可得猪场盈亏平衡点等式：3362%100 6.062%100n X G m X mG n ⨯⨯⨯=⨯=≈⨯⨯生生 即猪粮比为6.0：1，其中猪为生猪价格，粮为玉米价格。
得出猪粮比计算公式：232.362%100n n ⨯⨯⨯猪粮比=，其中2n 为成长期的猪的数量，3n 为成年期的猪的数量。
因此，只有猪粮比值超过盈亏平衡点，养猪户才不会亏损，因此我们对2009年12月到2010年5月的猪粮比做一个简单的统计，并得出猪粮比的变化曲线。
从图四中可以明显的看到猪粮比一直在下降，已经跌破盈亏平衡点，因此可以得出在这段时间内真正影响猪肉价格的主要因素是供大于求。
图四猪粮比值问题三：一、需求情况分析根据我国历年来猪肉生产和消费情况来看，我国猪肉消费呈现以下特点：（1）猪肉需求随经济发展逐渐增长。
国家统计局数据显示2008年我国猪肉需求量为4620.5万吨，较1993年增加63.0%。
从1996—2008年，中国生猪产量年均增长2.1%。
2008年的总需求总供给刚好达到一种相对均衡的状况。
图五 1996-2008年猪肉产量变化（2）猪肉需求随人口增长逐渐增长。
随着人口增长，在人均猪肉需求量保持增长的前提下，国内对猪肉的需求量更是与日俱增。