人工智能-数据挖掘-基于数据挖掘的玉米市场价格预测.pdf

在当前的农业经济环境中，玉米作为中国主要的粮食作物之一，其市场价格的波动与趋势对人们的生活息息相关。鉴于玉米在食品、饲料、燃料等多个领域的大量消耗，其年产量与消费量巨大，直接影响着农民的收入。因此，对于玉米的产量、价格及需求的关注度持续升温，特别是价格预测成为研究的重点。 近年来，国内外学者对农产品价格分析和预测进行了大量研究，其中时间序列模型的应用尤为广泛，并且在实际应用中展现出优于线性模型的效果。随着信息技术的发展，数据挖掘作为一种有效的方法逐渐流行起来。数据挖掘利用各种算法的高精度和普适性，不受诸多条件限制，且计算速度较快，使得其在农产品价格分析中得到了广泛应用。 本文聚焦于利用数据挖掘技术来解决农业产品——玉米的价格预测问题。在前人研究的基础上，通过综合统计学方法和数据挖掘算法，旨在快速而准确地解决实际问题。借助R语言这一强大的数据分析工具，构建了两种模型：时间序列模型和神经网络模型。 对于时间序列模型，我们选取了五种模型进行比较，分别是AR(1)模型、ARIMA(1,1,1)模型、ARIMA(2,1,3)模型、季节性ARIMA(2,1,3)模型以及季节性ARMA(2,2)模型。这些模型分别考虑了不同时间阶数的自回归项、差分和移动平均项，以及季节性因素，以期更准确地捕捉到玉米价格的动态变化规律。 神经网络模型则是利用人工神经元网络的非线性映射能力，模拟人脑的思维方式，通过训练数据调整权重，以适应复杂的数据模式。这种模型尤其适用于处理非线性关系和高维度数据，对于价格预测具有较高的潜力。 在实际应用中，根据具体问题的特点，将对这些模型进行选择和优化，以确定最合适的预测模型。通过对比分析不同模型的预测精度、稳定性以及计算效率，最终确定用于玉米市场价格预测的最佳模型。 本文的目标是利用数据挖掘技术和统计学方法，建立有效的预测模型，以帮助决策者和农户更好地理解和预测玉米市场的价格动态，从而做出合理的种植和销售策略，降低市场风险，提高农业经济效益。这不仅有助于农民的收入稳定，也对农业产业的可持续发展具有重要意义。