猪肉市场预测的数学模型
差分方程模型

建 立模 型
若这天的需求量r<n,则他售出r份,退回 n-r 份,由于需求量为r的概率为f(r) 所以这天收入为: [r(a-b)-(n-r)(b-c)]f(r) 若r=n,全部卖完,收入为:n(a-b)f(r); 若r>n,则他把n份全部卖出,但少赚钱, 当天收入为: (a-b)nf(r)
所以,我们可以得到
他的渠道掌握了需求量的随机规律
●设每天购进报纸n份,日平均收入G(n)
因为需求量r是随机的 可以小于 等于n或 因为需求量 是随机的,r可以小于 等于 或 是随机的 可以小于n,等于 大于n,致使报童每天的收入也是随机的 致使报童每天的收入也是随机的,所以 大于 致使报童每天的收入也是随机的 所以 作为优化模型的目标函数,不能是报童每天的 作为优化模型的目标函数 不能是报童每天的 收入,而应该是他长期卖报的日平均收入 收入 而应该是他长期卖报的日平均收入
f f
y f g P0
图1
f P0 x
图0 2
g
y
0
x
0
x
< K g 时 P0 点是稳定的(图1) > K g 时 P0 点是不稳定的(图2)
为了进一步分析这种现象,下面给出蛛网 模型的另一种表达形式-----差分方程
由此可见, 需求曲线越平, 供应曲线越陡, 越有利于经济 稳定
yk y0 = (xk x0),α >0.... k+1 x0 =β(yk y0),β >0 α x
g P0 P1
程度和他们的消费水平,g则与生产者 0 的生产能力、经营水平等因素有关. 比如当消费者收入增加时,f会向上移 动;当生产能力提高时,g将向右移动.
x0 图2
x
数学建模—食品价格波动模型

对问题 2,建立线性回归模型,计算出食品价格的线性方程,对食品价格走 势进行预测,同时用 MATLAB 对其经行线性拟合,得到它的拟合曲线,用最小二 乘法得到的方程用来对模型进行检验。
如上图所示:大米、水果的价格涨跌幅分别为 0,面粉、鸭、鸡蛋的价格涨幅分 别为 0.2%、0.3%、2.5%,豆制品、食用油、肉、鸡、鱼、菜的价格跌幅分别为 -0.2%、-0.1%、-1.3%、-0.2%、-0.6%、-2.0%。
如上图所示:大米、面粉、豆制品、鸡、鸭、鸡蛋、水果的价格涨幅分别为 0.2%、 0.8%、0.2%、0.5%、0.6%、0.7%,食用油、肉、鱼、菜的价格跌幅分别为-0.1%、 -1.4%、-0.2%、-3.5%。
食品价格变动分析模型
西安建筑科技大学
队员:××× ××× ×××
2014 年 5 月 3 日
食品价格变动分析模型 摘要
本文针对 50 个城市的食品价格变动情况,建立了两个符合实际情况的模型。 模型一:线性回归模型,建立了时间和食品价格的线性方程模型,运用最小二二 乘法求得在 5 月份的价格走势情况,具有较好的短中期预测效果。 模型二:灰色关联度模型,求解出食品价格波动特点和 CPI 波动的关联度,从而 由关联度的高低来判断是否可以通过食品种类计算和预测 CPI。
对问题 3,建立灰色关联度模型,通过计算出食品价格与 CPI 的关联度的大 小,来决定是否可以通过监测尽量少的食品种类来对 CPI 进行预测、计算;同时, 我们选取了不同地区的相同时间内同种食品种类来计算其关联度的大小,来回答 题中的问题。
2012年生猪价格走势分析图

2012年生猪价格走势分析图本文同时转载了商务部网站根据专家意见制作的示意图如下。
专家观点1:2012年育肥猪出栏价格波动幅度将远小于2011年。
预计上半年将是持续下跌走势,二季度可能是全年价格的谷底,价格波动区间可能在15-10元/公斤;七月底至八月初,市场可能走出底部并出现反弹,反弹的高点可能达到16-18元/公斤,但高价格持续的时间会非常短暂;三季度末价格将再次小幅下行;下半年价格波动区间可能维持在12-18元/公斤。
总体看,2012年下半年的价格会高于上半年。
专家观点2:预计2012年育肥猪出栏价格呈下降趋势,上半年价格在14-17元/公斤。
专家观点3:根据目前的生猪和母猪存栏量,结合近一年来的生猪高价位运行分析,2012年生猪市场行情将在逐渐下降状态下运行。
鉴于饲料、人工等费用不断上涨,养猪成本逐渐增加,生猪市场价位虽会下滑,但也不可能短时间内下滑太多。
上半年生猪价位预计在(春节后)16.5-15.5元/公斤之间;下半年预计在15.5-15元/公斤之间,最低有可能跌破15元/公斤。
专家观点4:受今年养猪高利润的刺激和国家及地方政府对养猪产业扶持力度的加大,能繁母猪和生猪总体存栏量都出现了恢复性增长,进入2012年上半年,生猪市场供求关系将得到改善,育肥猪价格预计回落至15-17元/公斤。
到2012年下半年,生猪市场供求关系将进一步改善,猪价将继续回落,预计育肥猪出栏价将在13-15元/公斤之间波动。
专家观点5:2011年全年生猪生产比较正常,年底存栏同比上升,因此2012年的生猪价格比2011年一定有所下降。
上半年价格在19-14元/公斤间波动,如上半年无大的疫情发生,下半年价格在14.5-16元/公斤之间波动。
专家观点6:预计2012年育肥猪出栏价格基本稳定,上半年价格在16元左右,下半年在17元左右。
专家观点7:2012年猪价会比今年平稳,呈季节性波动,两头略高,中间略低,养猪收益水平回归,符合正常年景走势。
中国养猪科学中的经典数学模型

中国养猪科学中的经典数学模型张伟力;张晓东【摘要】文章对中国养猪科学中的经典数学模型作了通俗介绍.以《三国演义》矩阵和循环小数为典型例证演示了经典数学模型的科学性、趣味性及实际生产应用价值.【期刊名称】《养猪》【年(卷),期】2018(000)004【总页数】3页(P1-3)【关键词】中国养猪;数学模型;《三国演义》;循环小数;实践应用【作者】张伟力;张晓东【作者单位】安徽农业大学,安徽合肥 230036;安徽农业大学,安徽合肥 230036【正文语种】中文【中图分类】S828现代养猪育种中由指数选择公式发展到数学模型组合已经成为习以为常的技术手法。
数学模型的组成形式与运算方法在趋向精细化的同时也变得越来越复杂,对于育种场家的使用条件要求也越来越苛刻。
其实在养猪育种中对于中小型育种场来说,经典实用的传统数学模型具有更大的灵活性和准确性。
1984年全国育种会议在安徽屯溪召开,期间全国专家参观了休宁县皖南花猪育种场,考察皖南花猪的品系繁育和近交程度。
当时安徽省有关皖南花猪育种的科研人员投入了大量的精力对300多头马脸型皖南花猪逐个进行系谱整理、通径分析和近交系数计算,并对群体近交增量作了估算。
按常理这些准备工作在以算盘和计算尺为硬件条件的时代大约需要两周时间。
参观期间南京农业大学育种大师陈效华教授仅用了约两分钟从公猪圈的东头走到西头,一边口里念念有词一边用手指头掐算,弹指之间全场的近交增量已经烂熟于胸。
在讨论皖南花猪近交问题的小组会上,陈教授对该场的近交量控制和近交程度的每一个细节对答如流、点到要害并指出下一步育种的应对措施。
陈教授在现场分析近交程度使用的就是经典的数学模型并达到了出神入化的程度。
陈教授观察种猪之细致入神到了忘我的程度,以至参观完休宁猪场代表们登上长途车即将返回屯溪会场时找不到陈教授了,会务组成员返回育种场内大呼其名,最后发现陈教授蹲在猪圈里正在聚精会神地打量和计算着种猪,这一招充分体现了经典数学模型的魅力。
基于BP神经网络的猪肉新鲜度检测方法

测阵列 , 改进 的 B 运用 P神经网络算法建 立猪 肉新鲜度智能检 测的数学模 型, 从而构建 了猪 肉新鲜度检测 电子 鼻系统。通过检 测实
验构建样本数据集 , 并对识别模型进行训练 、 测试 , 结果表 明该模型对猪 肉新鲜度 的预测结果 与用理 化分析方 法所 得实际结果具 有
很好 的吻合度 , 测准确率大于 9 % 。 预 0 关键词 中图分类号 模 式识别 B P网络 T 3 14 P 9 . 猪 肉新鲜度 电子鼻 总挥发性盐基氮 文献标识码 A
Kew rs y o d
P t r cgio B e ok P r eh es Eet ncns T B (o l o teb s n rgn a e r o t n Pnt r okf sn s tn e n i w r l r i oe V N ta vl i ae ioe ) co t a l t
(colfEet nc a dI omai H n zo az nvrt, nzo 1 08,hj n C ia Sh o o l r i n fr tn,a gh uDini i syHaghu3 0 1 Z eag,hn ) co s n o U ei i
。 Istt o clg n ni n etY nt eaRgo ntu s g u n e i ,ix g3 4 0 Z eag,hn ) (ntue fE o ya E v om n ,agz D l einIstto i h aU i rt Jai 1 06,hj n C ia i o d r e t i e fT n v sy n i
蛛网模型

数学建模市场经济中的蛛网模型改进与推广学院:数学科学学院专业:信息与计算科学班级:12信算本班组别:第(六)小组姓名:学号:目录:一:问题重述 (3)二:问题分析 (3)三:蛛网模型 (3)四:模型结果分析 (4)五:模型改进 (5)六:模型推广 (6)七:模型评价 (6)八:参考文献 (6)一:问题重述一个时期以来,某种消费品如猪肉的上市量远大于需求,由于销售不畅导致价格下降,生产者发现养猪赔钱,于是开始转业,使猪肉上市量大减,价格上涨,生产者看到有利可图,便从操旧业,使价格下降。
在无外界干预情况下,这种现象将如此循环下去。
二:问题分析因为商品的价格是有消费者的需求关系决定,商品数量越多,价格越低,而下一时期商品的数量由生产者的供应关系决定,商品价格越低,生产的数量就越少。
这样的需求和供应关系决定了市场经济中商品的价格和数量必然是震荡的。
本题先用图形方法建立 蛛网模型 ,对上述现象进行分析,给出市场经济趋于稳定的条件;再用差分方程建模,对结果进行解释,最后再对上述模型作改进、推广。
三:蛛网模型记第k 时段商品的数量为k x ,价格为k y k=1,2 ,,把时间离散化为时段,1个时段相当于商品的一个生产周期、种植周期或饲养周期。
同一时段,商品的价格k k y =f x ()(1) 下一段商品的数量k+1x 由上一时段价格k y 决定,设k+1k k k+1x =h y y =g x ()或() (2) 这里g 是h 的反函数。
价格上涨 需求增加 供需不平衡需求减少 价格下降供应减少 供应增加如下面两个图。
交点000p x y (,)是平衡点。
记f 在0p 点斜率的绝对值(因为它是下降的,为f K ,g 在0p 点的斜率为g K 。
由图形知,当f g K K 〈时,0p 是稳定的(图1),当f g K K 〉时,0p 点不是稳定点。
差分方程模型在0p 点附近可以用直线来近似曲线f 和h ,设(1),(2)式分别近似为00(),0k k y y x x αα-=--〉 (5) 100(),0k k x x y y ββ+-=-〉 (6) 整理二式得100(),1,2,k k x x x x k αβ+-=--=⋅⋅⋅ (7) 由(7)1010()()k k x x x x αβ+⇒-=-- (8)当k 0x x k →∞→时,即0p 点稳定的条件是11αβαβ〈〈或 (9)而k k x →∞→∞时,即0p 点不稳定的条件是11αβαβ〉〉或 (10)注意(5)和(6)中αβ,的定义,有f g 1k =k =αβ,,所以(9),(10)与蛛网模型中直观结果(3),(4)是一致的。
浅谈BLUP方法及其三种形式的应用

浅谈BLUP方法及其三种形式的应用摘要:blup(best linear unbiased prediction,最佳线性无偏预测)方法是目前进行育种值估计最好的方法,它已经在各个国家得到了广泛应用,有利于各国畜牧业的发展。
本文主要介绍blup 的基本原理、特点、基本步骤;并简述目前常用的blup三种形式(e-blup、r-blup、m-blup)的模型、原理以及blup的应用和未来的发展前景。
关键词:blup; 家畜育种; 模型中图分类号:s8-0 文献标识码:a 文章编号:1674-0432(2012)-07-0139-21949年,美国数量遗传学家c.r.汉特逊(henderson)在研究对于不平衡资料应用混和模型方程组的原理估计固定效应和预测随机效应时,提出了blup(best linear unbiased prediction,最佳线性无偏预测)方法[1],于1973年在纪念勒什(lush)的学术讨论会上他又对该法的理论和应用进行了系统阐述,同时随着计算机技术的迅速发展和普及,blup法才得到了广泛的应用,普遍认为blup法是最好的畜禽遗传评定方法。
1 blup法的概述1.1 基本原理blup是一种数理统计方法,基本原理是线性统计模型方法论与数量遗传学相结合。
blup模型中包括固定效应和除了残差效应以外的随机效应,所以是一个混合模型。
blup混合模型的一般形式:yijk =μ+hi+sj+eijk (1)式中yijk:观察值向量,μ:总体均值,hi:第i个畜禽的固定效应值,sij:第i个畜群中第j个公畜的随机遗传效应,eijk:随机剩余效应。
以矩阵形式表示为:y=xβ+zn+e (2)式中y:观察值向量,x:固定因子结构矩阵,β:固定效应向量,z:随机因子的结构矩阵,u:随机效应向量,e:随机残差向量,并有e~n(0,r),e(y)=xβ,e(u)=0, e(e’)=0,var(u)=g,var (e)=r, cov(u,e,)=0, var(y)=v=zgz’+r当u和e服从正态分布,即u~n(0,g), e~n(0,r)时y和u的联合密度函数:f(y,u)=f1(y∣u)f2(u)f1(y∣u)=c1exp{-1/2(y- xβ-zu)’r-1(y- xβ-zu)}f2(u)= c2exp{-1/2u’g-1u}f(y,u)=cexp{-1/2(y- xβ-zu)’r-1(y-xβ-zu)-1/2u’g-1u} 其中:c=c2*c1,为一常数。
肉品微生物生长预测模型研究进展

肉品微生物生长预测模型研究进展李苗云;田璐;赵改名;柳艳霞【摘要】预测微生物学是一门利用现有的数据去预测未来发展趋势的新兴学科,这种方式可以对实际生产和流通过程进行监控.本文介绍了肉品微生物生长预测模型构建的基本过程、模型选择原则和评价方法.肉品介质是一个复杂的环境体系,在微生物生长预测模型预测过程中影响因素较多,应该根据具体的情况建立或推导出合适的模型来预测肉品中微生物的生长.【期刊名称】《肉类研究》【年(卷),期】2012(026)012【总页数】5页(P20-24)【关键词】肉品微生物;预测模型;拟合适用性【作者】李苗云;田璐;赵改名;柳艳霞【作者单位】河南省肉制品加工与质量安全控制重点实验室,河南农业大学食品科学技术学院,河南郑州 450002【正文语种】中文【中图分类】TS201.3预测食品微生物学是以数学、微生物学、统计学和计算机科学为基础建立起来的新兴学科。
Roberts和Jarvis在1983年首次提出此概念,现在已经成为食品领域的活跃研究方向之一[1-2]。
目前研究和应用微生物预测技术非常普遍,但是预测微生物学的核心是建立完善的数学模型[3]。
20世纪80年代预测微生物学的研究对象主要是食品中致病菌,如单核增生李斯特菌、金黄色葡萄球菌、沙门氏菌等。
之后的腐败菌模型主要应用在水产品和乳品中,主要是对细菌建模,近年来逐渐扩展到其他领域[4-9]。
目前世界上已开发出了食品微生物模型预测软件,如美国农业部的病原菌模型程序(pathogen modeling program,PMP)[10]、加拿大的微生物动态专家系统(microbial kinetics expert system,MKES)[11]、英国农粮渔部开发的食品微型模型(food micromodel,FM)[12]、中国水产科学研究院东海水产研究所研究的FSLP(fish helf life predictor)、丹麦水产研究所研究的SSP(seafood spoilage predictor)等[13-15]。
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2010高教社杯全国大学生数学建模竞赛 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/D中选择一项填写): 我们的参赛报名号为(如果赛区设置报名号的话): 所属学校(请填写完整的全名): 参赛队员 (打印并签名):1. 2. 3. 指导教师或指导教师组负责人(打印并签名):
日期: 2010 年 9 月 12 日
赛区评阅编号(由赛区组委会评阅前进行编号): 2010高教社杯全国大学生数学建模竞赛 编 号 专 用 页
赛区评阅编号(由赛区组委会评阅前进行编号): 赛区评阅记录(可供赛区评阅时使用): 评 阅 人
评 分
备 注
全国统一编号(由赛区组委会送交全国前编号): 全国评阅编号(由全国组委会评阅前进行编号): 1
猪肉市场预测的数学模型 摘 要 本文研究生猪存栏量,猪肉价格预测的问题,通过题目中的已知条件和要求,借助合理的假设,建立了两个数学模型。其中,模型一是利用灰色系统预测模型,即进行关联分析,对原始数据进行生成处理来寻找系统变动的规律;模型二我们构造了模拟函数,通过最小二乘法确定参数,预测出2010年我国36个大中城市猪肉价格。 问题一,对于生猪年末存储量的预测中,由于1985年取消生猪派购、放开肉类市场生猪价格的大起大落导致了养殖效益的跌宕起伏,因此我们不考虑1985年以前的数据。我们采用了灰色系统理论中的GM(1,1)预测模型,选取1985年到2009年的25组数据进行预测,得出平均残差3.51%,符合预测标准。我们通过GM(1,1)预测出2010年生猪年末存栏量的数值为47403万头。 问题二,对于2010年我国36个大中城市猪肉价格的预测中,通过对数据的分析,我们构造的模拟函数包括表示初始价格的常数、表示总体波动的周期为4年的正弦函数和表示众多繁杂因素影响的傅里叶级数(出于计算考虑取级数前50项)。通过最小二乘法确定各参数,得出的模拟函数对已知数据完全贴合。在模型检验中,我们只用部分已知数据来确定模拟函数,发现模拟结果与未使用的数据也有很好的吻合程度。最后利用模拟函数对猪肉价格走势进行模拟。
关键词:猪肉价格 存栏量 灰色预测 模拟函数 周期波动 2
一、 问题重述 1.1. 背景资料与条件 我国是个人口大国,我国人民长期以来形成了偏好消费猪肉的生活习惯,猪肉是我国居民消费量最大的肉类。我国自1985年取消生猪派购、放开肉类市场、实行多渠道经营以后,生猪市场就始终处于周期性波动状态。生猪价格的大起大落导致了养殖效益的跌宕起伏,也对居民生活影响重大。2007年5月以来,国内猪肉价格出现大幅上涨并达到历史最高点;与此同时,其他基本消费品价格也轮番上涨。一时间猪肉价格成了各界关注的热点,并引起相关部门和国内学者的广泛关注。
1.2. 需要解决的问题 为了稳固生猪市场,保障农民的利益,对生猪产业的规模及猪肉价格做出准确预测显得尤为重要。题目要求(1)预测2007-2010年生猪年末存栏量;(2)预测2010年我国36个大中城市猪肉价格。
二、问题分析 我国人民长期以来形成了偏好消费猪肉的生活习惯,猪肉是我国居民消耗量最大的肉类。因此,猪肉价格的大起大落对我国居民的生活影响重大。由于生猪的繁殖生长具有周期性,又有疾病发生等不可预测的因素,所以单就市场规律无法达到猪肉供求的均衡,保持猪肉价格尤为重要,而其中把握和预测猪肉价格走势的信息更是重中之重,因此对问题一、二进行深入分析。
对于问题一,由于1985年取消生猪派购、放开肉类市场生猪价格的大起大落导致了养殖效益的跌宕起伏,因此我们不考虑1985年以前的数据。我们采用了灰色系统理论中的GM(1,1)预测模型对其分析和求解,通过鉴别系统因素之间法杖趋势的相异程度,进行关联分析,对原始数据进行生成处理来寻找系统变化的规律,生成有较强规律性的数据序列,建立相应的微分方程模型,从而预测事物未来的发展趋势状况,最后,考虑1985到2009年的25组数据进行预测。
对于问题二,我们构造的模拟函数包括表示初始价格的常数、表示总体波动的周期为4年的正弦函数和表示众多繁杂因素影响的傅里叶级数(出于计算考虑取级数前50项)。通过最小二乘法确定各参数,利用模拟函数对猪肉价格走势进行模拟。
三、基本假设 1、假设消费者在一定时期内不会改变对猪肉的偏好,需求量不会发生巨大变化; 3
2、在一定时期内,不会发生重大疫情、灾害或国家政策干预等引发猪肉价格急剧变化的事件;
3、在预测期间内,饲料价格不会发生大幅上涨,保持平稳状态; 4、忽略猪肉的进出口因素影响。
四、符号说明 (1)、)0(x为参考序列 (2)、1x为一次累加序列 (3)、^x)0(为比较序列 (4)、'0x为平移后的序列 (5)、0p为初始价格
五、 模型的建立与求解 第一问: 5.1、灰色系统GM预测模型 5.1.1 模型的建立 灰色系统是既含有已知信息,又含有未知信息或非确知信息的系统。其研究的重要内容之一是如何从一个不甚明确的、整体信息不足的系统中抽象并建立起一个模型,该模型能使灰色系统的因素由不明确到明确,由知之甚少发展到知之较多提供研究基础。灰色预测是通过原始数据的处理和灰色模型的建立,发现、掌握系统发展规律,对系统未来状态作出科学的定量预测。 灰色预测的主要步骤:
记参考数据列))(),2(),1(()0()0()0()0(nxxxx )0(x
经过一次累加生成的序列))(),2(),1(()1()1()1()1(nxxxx
其中kiixkx1)0()1()()( nk,2,1 求均值生成序列: ))()1((21)()1()1()1(kxkxkz nk,3,2
则))(),2(),1(()1()1()1()1(nzzzz。 4
于是建立灰微分方程为 bkazkx)()()1()0(,nk,3,2
相应的白化微分方程为
btaxdtdx)()1()1(
则参数ba,的表达式为
1()TTaBBBYb
,(1)(1)(1)(2)1(3)1()1zzBzn,(0)(0)(0)(2)(3)()xxYxn
若令nkkzC2)1()(,nkkxD2)0()(,)()()0(2)1(kxkzEnk,22)1())((nkkzF,则参数ba,的表达式为2)1()1(CFnEnCDa 2)1(CFnCEDFb 白化微分方程bkazkx)()()1()0( 取1001xx,得时间响应函数
代入公式(1)ˆ(1)xk(1)((0))akbbxeaa 得到生成序列(1)ˆ(1)xk及模型还原值(0)ˆ(1)xk (0)ˆ
()xk
)1(ˆ)(ˆ)1(1)1(
1kxkx
应用生成序列进模型预测、用模型还原值进行检验。
5.1.2模型计算: 设原始灰色序列为85年到09年的年末存栏量,经过下列计算得到预测方程式如下:
(1)ˆ
(1)xk
(1)((0))akbbxeaa
=0123.0/34215 2334215/0.0133139.60123.0ke 5
表1 2002-2005年GM(1,1)灰色系统预测值与实际值比较 年份 预测值 实际值 残差q 相对误差ξ 1(%) 2005 2006 44025 44571 43319 41850 706.3 2720.7 0.0163 0.0650 2007 45124 43990 1134.1 0.0258 2008 45683 46264 581.1 0.0126 2009 46249 48205 19556 0.0406
由上述表格利用相对误差计算得知相对平均误差为3.51%,平均误差低于5%,误差率不大,通过检验。
通过以上预测模型,我们预测出2010年的年末存栏量是47403头。 具体程序见附录一。
第二问:
5.2、模型的建立与求解 5.2.1、模型的建立 1985年取消生猪派购、放开肉类市场、实行多渠道经营以后,生猪市场就始终处于周期性波动状态。生猪价格的大起大落导致了养殖效益的跌宕起伏,也对居民生活影响重大。2007年5月以来,国内猪肉价格出现大幅上涨并达到历史最高点。由于生猪的生产过程必须经过繁育母猪、产仔、育肥3个阶段才能完成一次循环,这个过程至少要用一年半的时间,所以由供求关系可知猪肉价格会呈现出周期为3至4年的波动状况。而在每一年中由于节日前后,尤其是春节前后是猪肉需求旺季,而平时为猪肉需求淡季,所以猪肉价格在短时间内也会出现波动,虽然每次波动的幅度和持续时间不尽相同,但还是有一定周期性。 我们用由参数未定的一系列三角函数的和组成的函数来模拟猪肉价格的走 势,并通过最小二乘法确定模拟函数的各项参数。
5.2.2、模型的计算 模拟函数为:
01sincossinNnnnftpawtantbnt
式中0p为初始价格, sinawt表示价格在大的时间范围内波动,可取波动周期为4 年,即52×4=208 周(2/208w), 1cossinNnnnantbt表示由于各种扰动引起的波动,如前所述的节日与非节日对猪肉的需求量的差异, 还有各种其他繁多且细碎的影响因素,所以用傅里叶级数来模拟是合适的。 根据已有数据利用最小二乘法可确定上式中各参数的值,利用最后求解出的模拟函数对猪肉价格走势进行模拟。当N 较大时预测数据有不少毛刺,所以我们对预测数据进行平滑处理,即再取预测点的走势曲线为最终的预测曲线。已知数据为07-07-25 到09-06-17,所以要预测2010 年猪肉价格走势,以07-07-25