農(nóng)產(chǎn)品價格的風(fēng)險評估和控制

“中天鋼鐵杯”東北大學(xué)數(shù)學(xué)建模競賽題目：農(nóng)產(chǎn)品價格的風(fēng)險評估和控制【摘要】2021年下半年以來，大蒜價格一路上揚，在有些地方，甚至超過了肉價，愈演愈烈的蒜價己引起了各方面的關(guān)注，新聞媒體也炒得沸沸揚揚。當前，必須冷靜、理性地分析大蒜價格暴漲的原因，采取有效應(yīng)對措施，才能使我國大蒜產(chǎn)業(yè)得到健康穩(wěn)定持久的發(fā)展，也避免類似情況的反復(fù)發(fā)生。在不考慮市場資本的人為干預(yù)，本文通過MATLAB的擬合工具箱，得到勞動力成本等因素對價格影響的關(guān)系表達式，然后通過綜合回歸分析，比較個因素對大蒜價格的影響程度大小，得到自由競爭的大蒜價格計算模型。當考慮市場資本的人為干預(yù)，需要對前面的大蒜價格計算模型進行調(diào)整，建立整個生產(chǎn)和銷售不同環(huán)節(jié)的個體收益數(shù)學(xué)模型，，計算不同實際情況下的合理價格，通過與實際情況比較判斷模型的準確性。在市場經(jīng)濟條件下，大蒜價格的大幅度上漲，必然會吸引資本進入甚至炒作，大蒜貯藏商為了自身利益的需要而蓄機待價銷售，對大蒜價格暴漲起了推波助瀾的作用，但這也是資本的本性所決定的。為了穩(wěn)定大蒜價格，本文提出了一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的大蒜價格預(yù)測方法，方便政府了解大蒜價格走勢，采取對應(yīng)的價格穩(wěn)定措施。最后本文給政府和蒜農(nóng)分別寫了一份總結(jié)報告，對政府管控農(nóng)產(chǎn)品價格以及蒜農(nóng)減少經(jīng)濟損失提出了建議。關(guān)鍵詞：BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)曲線擬合回歸分析

問題重述1.1問題背景商品價格的波動是正常的，然而最近幾年出現(xiàn)的大宗農(nóng)產(chǎn)品價格波動卻己經(jīng)遠遠超出了人們的預(yù)期。如2021年以來出現(xiàn)的大蒜、生姜等多種農(nóng)業(yè)產(chǎn)品的價格周期性“瘋漲”。然而，這種價格的暴漲、暴跌是不健康的，暴漲會引起全社會的連鎖反應(yīng);而暴跌則導(dǎo)致許多農(nóng)戶難以回本，嚴重的影響了農(nóng)業(yè)的健康、穩(wěn)健發(fā)展。因此，價格穩(wěn)定在合理范圍內(nèi)是非常重要的。。1.2問題提出 僅以大蒜為例來提出問題，同學(xué)們可以根據(jù)興趣，以其它農(nóng)業(yè)產(chǎn)品作為研究對象建立數(shù)學(xué)模型并進行求解：請你查閱相關(guān)資料，分析得到影響大蒜產(chǎn)品價格的主要影響因素，并建立自由競爭下商品價格的數(shù)學(xué)模型。商品價格的波動，通常不僅僅由你所建立的理想模型決定，它還可能受到其它多種因素的影響，比如蒜商囤蒜等。請以大蒜或者其它你所選定的農(nóng)產(chǎn)品為例，從種植開始，建立整個生產(chǎn)和銷售不同環(huán)節(jié)的個體收益數(shù)學(xué)模型。當生產(chǎn)和銷售的所有環(huán)節(jié)都以利益最大化為目標時，請分析出多種不同的實際情況，并根據(jù)你所分析的情況，建立數(shù)學(xué)模型，計算不同實際情況下的合理價格，并檢驗?zāi)愕哪Ｐ褪欠衽c實際情況相吻合。為了使得蒜農(nóng)和蒜商都獲得合理利潤，而且盡可能保持大蒜價格穩(wěn)定，請通過模型得到關(guān)鍵影響變量和控制方法。為了穩(wěn)定大蒜價格，本文提出了一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的大蒜價格預(yù)測方法，方便政府了解大蒜價格走勢，采取對應(yīng)的價格穩(wěn)定措施。最后本文給政府和蒜農(nóng)分別寫了一份總結(jié)報告，對政府管控農(nóng)產(chǎn)品價格以及蒜農(nóng)減少經(jīng)濟損失提出了建議。問題分析本文的主要內(nèi)容根據(jù)附件給出的各種數(shù)據(jù)，進行數(shù)據(jù)加工處理，然后進行電量預(yù)測，最終了解某城市某電力用戶的用電情況。針對問題1，通過查閱資料，了解到大蒜產(chǎn)品價格的主要影響因素可以分為直接因素和間接因素，直接因素包括農(nóng)田工作農(nóng)民的勞動力價格以及在大蒜的種植過程中采用的化肥和農(nóng)藥的價格，間接因素包括種植面積、國際貿(mào)易、國內(nèi)供求關(guān)系、交通運輸、資本因素等，為了簡化分析，本文主要考慮直接因素對大蒜價格的影響，并建立了大蒜價格計算模型。針對問題2，建立整個生產(chǎn)和銷售不同環(huán)節(jié)的個體收益數(shù)學(xué)模型，當生產(chǎn)和銷售的所有環(huán)節(jié)都以利益最大化為目標時，講模型結(jié)構(gòu)和實際結(jié)果比較，驗證數(shù)學(xué)模型的正確性。針對問題3，在問題2的基礎(chǔ)上，研究控制不同影響因子對大蒜價格的作用效果，考慮大蒜價格的穩(wěn)定控制方法，通過SIMULINK仿真分析實現(xiàn)大蒜價格的穩(wěn)定。針對問題4，深入考慮季節(jié)、經(jīng)濟增長和人口變化等其他因素對用電的影響，通過在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中增加對應(yīng)因素的網(wǎng)絡(luò)輸入，調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型。模型假設(shè)1、假設(shè)本文查閱的數(shù)據(jù)真實可靠；2、忽略勞動力成本、化肥、農(nóng)藥之外的因素對大蒜價格的影響；3、假設(shè)勞動力成本、化肥、農(nóng)藥因素對大蒜價格的影響符合生活常識規(guī)律，成本太高，大蒜價格會提高。4、考慮季節(jié)、經(jīng)濟增長和人口變化等其他因素對農(nóng)產(chǎn)品的影響，季節(jié)的影響滿足周期性，大蒜的播種和豐收周期變化，也會影響大蒜價格的周期變化。5、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測未來時刻的大蒜價格可以作為參考依據(jù)。

6.5.5cm級大蒜價格可以反映大蒜價格符號說明符號解釋說明自變量f擬合公式對應(yīng)的擬合值對應(yīng)的實際值SSR擬合的誤差平方和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入Y神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出network1BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)待預(yù)測網(wǎng)絡(luò)輸入得到的網(wǎng)絡(luò)輸出五、自由競爭的大蒜價格計算模型5.1大蒜價格數(shù)據(jù)分析金鄉(xiāng)大蒜價格的波動足以影響全國市場，每到種蒜、挖蒜的季節(jié)，都需要雇傭大量農(nóng)民工。每年5月全國蒜價都會逐步回落。今年蒜價卻有些反常，不降反升。據(jù)中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院的專家介紹，民間資本在主產(chǎn)區(qū)重金圈地，控制蒜源，是近些年造成蒜價大幅快速上漲的原因之一。排除人為“屯蒜”等投機行為，查閱相關(guān)文獻可以了解到，大蒜價格和一般的農(nóng)產(chǎn)品價格一樣，通常會受到種植面積、國際貿(mào)易、國內(nèi)供求關(guān)系、交通運輸、資本因素等多方面的影響，存在一定的波動。在自由競爭模式下，大蒜的價格是由市場規(guī)律完全絕對，當大蒜的種植成本提高，大蒜價格也會上升，大蒜的種植最主要的直接原因，種植面積、國際貿(mào)易、國內(nèi)供求關(guān)系、交通運輸、資本因素等多方面對大蒜價格的影響比較間接。為了研究方便，本文以遼寧省沈陽市的大蒜市場價為研究對象，通過調(diào)查得到沈陽市5.5cm級大蒜價格在2021年1月1日到2021年12月31日之間第1周到第52周之間的信息，以及同一時期勞動力價格、農(nóng)田地租價格、大蒜用化肥價格、大蒜用農(nóng)藥價格，數(shù)據(jù)如表1所示。表1數(shù)據(jù)統(tǒng)計表時間（周次）大蒜價格（元）勞動力價格（元）農(nóng)藥價格（元）化肥價格（元）19.595.06121.26134.6625.1955.5861.4171.2537.4478.6182.6196.6446.7265.6987.4589.2459.159093.61126.8668.3775.8489.62139.2976.5469.0581.26111.3383.9141.6644.2661.7198.7370.27113.38105.92106.4759.2671.9985.29117.4977.91100.2199.79128.5576.99102.25125.31139.3378.64104.01129.3148.2371.989.26123.19154.8649.636860.23166.2368.0892.12107.12179.4185.81105.66133.3189.380.5597.45124.23196.2650.7891.77111.66209.1687.698.18133.57214.1548.5559.772.77225.9248.537671.02238.6881.97108.79110.52243.8636.1857.0657.31254.6343.3154.9685.12265.0250.5980.1280.66274.9948.1149.9667.7287.4277.2492.2123.78295.4354.9459.1290.56304.9951.371.7975.72313.8939.0263.2282.6328.2880.0888.17106.71336.4763.1574.678.51349.3981.9997.54116.32356.664.6779.72100.02366.3155.9781.1489.11378.8871.9894.28123.89386.9572.3789.8194.8395.0242.1851.9486.34407.8377.23101.93101.62418.8379.44108.2108.51423.9251.2945.2157.73437.8974.3582.65127.69446.0857.9383.8186.33458.7978.7194.16144.09466.8258.7777.9893.63478.0669.1782.8111.93486.3757.2771.79101.43495.6362.4270.182.94504.9444.5452.4566.71514.9659.0853.0868.52527.8969.2184.15131.2535.6252.4164.96106.84547.0563.3775.7586.36554.7151.6650.9469.2567.9976.19100.52116.65通過MATLAB的可視化命令plot得到，大蒜價格（元）、勞動力價格（元）、農(nóng)藥價格（元）、化肥價格（元）的變化趨勢，代碼如下：clear,clcclosealldata=[1 9.5 95.06 121.26 134.662 5.19 55.58 61.41 71.253 7.44 78.61 82.61 96.644 6.72 65.69 87.45 89.245 9.15 90 93.61 126.866 8.37 75.84 89.62 139.297 6.54 69.05 81.26 111.338 3.91 41.66 44.26 61.719 8.73 70.27 113.38 105.9210 6.47 59.26 71.99 85.2911 7.49 77.91 100.21 99.7912 8.55 76.99 102.25 125.3113 9.33 78.64 104.01 129.314 8.23 71.9 89.26 123.1915 4.86 49.63 68 60.2316 6.23 68.08 92.12 107.1217 9.41 85.81 105.66 133.318 9.3 80.55 97.45 124.2319 6.26 50.78 91.77 111.6620 9.16 87.6 98.18 133.5721 4.15 48.55 59.7 72.7722 5.92 48.53 76 71.0223 8.68 81.97 108.79 110.5224 3.86 36.18 57.06 57.3125 4.63 43.31 54.96 85.1226 5.02 50.59 80.12 80.6627 4.99 48.11 49.96 67.728 7.42 77.24 92.2 123.7829 5.43 54.94 59.12 90.5630 4.99 51.3 71.79 75.7231 3.89 39.02 63.22 82.632 8.28 80.08 88.17 106.7133 6.47 63.15 74.6 78.5134 9.39 81.99 97.54 116.3235 6.6 64.67 79.72 100.0236 6.31 55.97 81.14 89.1137 8.88 71.98 94.28 123.8938 6.95 72.37 89.81 94.839 5.02 42.18 51.94 86.3440 7.83 77.23 101.93 101.6241 8.83 79.44 108.2 108.5142 3.92 51.29 45.21 57.7343 7.89 74.35 82.65 127.6944 6.08 57.93 83.81 86.3345 8.79 78.71 94.16 144.0946 6.82 58.77 77.98 93.6347 8.06 69.17 82.8 111.9348 6.37 57.27 71.79 101.4349 5.63 62.42 70.1 82.9450 4.94 44.54 52.45 66.7151 4.96 59.08 53.08 68.5252 7.89 69.21 84.15 131.253 5.62 52.41 64.96 106.8454 7.05 63.37 75.75 86.3655 4.71 51.66 50.94 69.256 7.99 76.19 100.52 116.65];figure('color','w')plot(data(:,1)',data(:,2:end)')xlabel('時間(周次)')ylabel('價格(元)')legend('大蒜價格（元）','勞動力價格（元）','農(nóng)藥價格（元）','化肥價格（元）')figure('color','w')data2=sortrows(data,3);plot(data2(:,3),data2(:,2))xlabel('勞動力價格（元）')ylabel('大蒜價格（元）')figure('color','w')data2=sortrows(data,4);plot(data2(:,4),data2(:,2))xlabel('農(nóng)藥價格（元）')ylabel('大蒜價格（元）')figure('color','w')data2=sortrows(data,5);plot(data2(:,5),data2(:,2))xlabel('化肥價格（元）')ylabel('大蒜價格（元）')可視化之后，得到大蒜價格（元）、勞動力價格（元）、農(nóng)藥價格（元）、化肥價格（元）的變化趨勢如圖1所示。圖1大蒜價格等變化趨勢為了研究不同因素對大蒜價格的影響，通過對比分析得到大蒜價格（元）隨勞動力價格（元）、農(nóng)藥價格（元）、化肥價格（元）的變化趨勢，分別如圖2、圖3、圖4所示。圖2勞動力對價格影響圖3化肥對大蒜價格影響圖4農(nóng)藥對大蒜價格影響從圖2、圖3、圖4可以看出勞動力價格、 農(nóng)藥價格、化肥價格對大蒜價格的影響規(guī)律基本上是正相關(guān)，5.2MATLAB擬合工具箱擬合計算是建立一個模型去逼近實際數(shù)據(jù)序列的過程，適用于發(fā)展性的體系。建立模型時，通常都要指定一個有明確意義的時間原點和時間單位。而且，當t趨向于無窮大時，模型應(yīng)當仍然有意義。將擬合計算單獨作為一類體系研究，其意義在于強調(diào)其唯“象”性。一個預(yù)測模型的建立，要盡可能符合實際體系，這是擬合的原則。擬合的程度可以用最小二乘方、最大擬然性、最小絕對偏差來衡量。主要方法有：a、回歸計算：主要含自回歸、線形回歸、同態(tài)線形回歸和多元回歸。b、“s”模型。主要用來擬合生命總量不受直接限制的體系從發(fā)生發(fā)展直到飽和點這一階段的形象。c、生命旋回：對一事物從零開始，經(jīng)過成長、興盛，達到全盛期后再逐漸衰落，最后又回到零的過程的預(yù)測。它適合于總量有限的體系。d、周期擬合模型。當系統(tǒng)的條件未知，而僅對實際發(fā)生的周期因素建立的擬合模型。其準確性取決與模型的合理性，并經(jīng)常為預(yù)測結(jié)果所驗證，屬于動態(tài)預(yù)測模型。本文主要采用MATLAB中的擬合工具箱進行擬合計算，擬合的原理就是選擇合適的擬合公式，通過優(yōu)化SSR最小化，得到最佳的擬合公式的參數(shù)，SSR計算過程如下。（2-1）其中表示對應(yīng)的擬合值，表示實際值，SSR表示擬合的誤差平方和。MATLAB的曲線擬合工具箱如圖5所示，主要包括曲線擬合工具箱主要包括5個部分：數(shù)據(jù)導(dǎo)入模塊，擬合公式選擇模塊，擬合結(jié)果模塊，圖形顯示模塊，擬合優(yōu)度模塊。圖5MATLAB擬合工具箱數(shù)據(jù)選擇模塊主要是選擇需要擬合的數(shù)據(jù)，包括橫坐標數(shù)據(jù)和縱坐標數(shù)據(jù)，比如本文的橫坐標數(shù)據(jù)Xdata采用的是勞動力價格，縱坐標數(shù)據(jù)主要采用的是大蒜價格數(shù)據(jù)，如圖6所示。圖6數(shù)據(jù)選擇模塊擬合公式選擇模塊，主要是選擇采用的擬合公式，包括自定義公式、指數(shù)公式、傅里葉公式、高斯公式、插值公式、冪公式、分式，如圖7所示。圖7擬合采用公式擬合結(jié)果模塊主要給出選擇擬合公式中各個參數(shù)的值及其對應(yīng)的置信區(qū)間。圖形顯示模塊，顯示實際值和擬合值的變化曲線。擬合優(yōu)度模塊。主要顯示曲線擬合的均方誤差和擬合類型等信息，主要評價擬合程度的好壞。5.３自由競爭的大蒜價格計算模型 為了得到精確的大蒜價格計算模型可以，可以采用擬合方法得到勞動力價格、農(nóng)藥價格、 化肥價格對大蒜價格的影響，加上勞動力價格、農(nóng)藥價格、 化肥價格對大蒜價格的影響滿足如下的關(guān)系式：f(x)=p1*x^2+p2*x+p3通過擬合工具箱求得擬合公式中的未知參數(shù)，就可以確定擬合公式，代入勞動力價格、農(nóng)藥價格、化肥價格就可以計算得到大蒜價格。以勞動力價格計算大蒜價格為例進行擬合分析。擬合的自變量ｘ表示勞動力價格，單位是元，因變量是大蒜價格，得到的擬合曲線如圖8所示。圖8勞動力1擬合曲線圖運行相關(guān)程序后得到關(guān)于擬合表達式結(jié)果如下，可以看到，擬合公式采用的是二次多項式形式，得到的擬合公式參數(shù)結(jié)果為，LinearmodelPoly2:f(x)=p1*x^2+p2*x+p3Coefficients(with95%confidencebounds):p1=-0.0001088(-0.0009394,0.0007218)p2=0.125(0.01738,0.2325)p3=-0.8031(-4.167,2.561)Goodnessoffit:SSE:22.11R-square:0.866AdjustedR-square:0.861RMSE:0.6458其中p1,p2,p3分別是二次多項式形式的擬合公式中的參數(shù)，比如p1=-0.0001088,p2=0.125,p3=-0.8031,(-0.0009394,0.0007218),(0.01738,0.2325),(-4.167,2.561)是這個參數(shù)的置信區(qū)間。運行相關(guān)程序后得到關(guān)于擬合優(yōu)度結(jié)果如下，可以看到均方誤差是22.11，R2是0.9986，查閱資料了解到，擬合的R2介于0，1之間，并且越接近于1，擬合效果越好，從圖5也可以看出擬合效果不錯，數(shù)據(jù)點基本都在擬合曲線附近。根據(jù)擬合表達式計算得到由勞動力價格得到擬合數(shù)據(jù)和實際數(shù)據(jù)的差，其變化曲線如圖7所示，由于峰期1電量的實際數(shù)量級是105，殘差的數(shù)量級是102，可以認為擬合結(jié)果在誤差運行范圍內(nèi)具有預(yù)測意義。圖7大蒜價格殘差分布圖 同理可以得到化肥價格和農(nóng)藥價格的擬合結(jié)果如表2所示，其中表格坐標表示的是擬合的大蒜價格和實際值的變化曲線，可以看出實際值大致都在擬合曲線附近。表格右邊是擬合的公式和具體的參數(shù)值及其置信區(qū)間。表2擬合結(jié)果擬合曲線擬合參數(shù)LinearmodelPoly2:f(x)=p1*x^2+p2*x+p3Coefficients(with95%confidencebounds):p1=-4.505e-05(-0.0006015,0.0005114)p2=0.08879(-0.0002328,0.1778)p3=-0.06135(-3.499,3.376)Goodnessoffit:SSE:33.49R-square:0.7971AdjustedR-square:0.7894RMSE:0.7949LinearmodelPoly2:f(x)=p1*x^2+p2*x+p3Coefficients(with95%confidencebounds):p1=-0.000203(-0.0006202,0.0002143)p2=0.1045(0.02122,0.1877)p3=-1.436(-5.422,2.55)Goodnessoffit:SSE:36.54R-square:0.7786AdjustedR-square:0.7702RMSE:0.8303因此根據(jù)勞動力價格、化肥價格、農(nóng)藥價格計算大蒜價格公示如下：F1(x)=-0.0001088*x^2+0.125*x+-0.8031F2(x)=-4.505e-05*x^2+0.08879*x+-0.06135F3(x)=-0.000203*x^2+0.1045*x+-1.436然后通過計算F1、F2、F3的平均值就可以得到自由競爭的大蒜價格計算公示f(x)=(F1(x)+F2(x)+F3(x))/3六、個體收益數(shù)學(xué)模型6.1大蒜市場產(chǎn)業(yè)鏈 農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈是指與農(nóng)業(yè)初級產(chǎn)品密切相關(guān)的產(chǎn)業(yè)群構(gòu)成的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，包括為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)做準備的科研、農(nóng)資等前期產(chǎn)業(yè)部門，農(nóng)作物種植、畜禽養(yǎng)殖等中間產(chǎn)業(yè)部門，以及農(nóng)產(chǎn)品為原料的加工、儲存、運輸、銷售等后期產(chǎn)業(yè)部門。我國大蒜產(chǎn)業(yè)鏈的產(chǎn)業(yè)主體主要包括大蒜生產(chǎn)環(huán)節(jié)的蒜農(nóng)、收購儲存環(huán)節(jié)的收購儲存商、批發(fā)環(huán)節(jié)的批發(fā)商和加工環(huán)節(jié)的加工商。產(chǎn)業(yè)鏈主要包括以下幾個部分。 七、個體收益數(shù)學(xué)模型八、大蒜價格預(yù)測和報告分析8.1大蒜價格預(yù)測方法實際情況中大蒜價格受很多因素影響，為了預(yù)測未來時刻的大蒜價格，考慮到大蒜價格可以作為一個時間序列分析，本文考慮用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，根據(jù)前n個時刻的大蒜價格預(yù)測第n+1個時刻的大蒜價格。8.2建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型 BP（BackPropagation）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是1986年由Rumelhart和McCelland為首的科學(xué)家小組提出，是一種按誤差逆?zhèn)鞑ニ惴ㄓ?xùn)練的多層前饋網(wǎng)絡(luò)，是目前應(yīng)用最廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型之一。BP網(wǎng)絡(luò)能學(xué)習(xí)和存貯大量的輸入-輸出模式映射關(guān)系，而無需事前揭示描述這種映射關(guān)系的數(shù)學(xué)方程。它的學(xué)習(xí)規(guī)則是使用最速下降法，通過反向傳播來不斷調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值，使網(wǎng)絡(luò)的誤差平方和最小。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型拓撲結(jié)構(gòu)包括輸入層（input）、隱層(hiddenlayer)和輸出層(outputlayer)。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以用作分類、聚類、預(yù)測等。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要有一定量的歷史數(shù)據(jù)，通過歷史數(shù)據(jù)的訓(xùn)練，網(wǎng)絡(luò)可以學(xué)習(xí)到數(shù)據(jù)中隱含的知識。 因為大蒜價格是一個時間序列，為了預(yù)測每隔一天的大蒜價格可以采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行短期預(yù)測，本文采用MATLAB自帶的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱進行網(wǎng)絡(luò)建立和訓(xùn)練。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入包括每組數(shù)據(jù)中前20天的大蒜價格x，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標輸出是后一個時刻的大蒜價格y。通過MATLAB命令nntool打開神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱如圖9所示，主要包括，輸入變量模塊、目標輸出模塊、網(wǎng)絡(luò)模塊、輸出模塊和誤差模塊等部分。圖9神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱本文首先前期查閱的數(shù)據(jù)，得到前20個時刻大蒜價格變量x1和后一個時刻大蒜價格變量y1。然后建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如圖10所示，網(wǎng)絡(luò)類型是Feed-forwarbackprop，輸入變量是x1，目標輸出是y1，網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練函數(shù)采用trainlm，評價函數(shù)采用mse。圖10BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖11所示，包含一個輸入層，一個輸出層，兩個隱含層。圖11BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練參數(shù)如圖12所示，可以看到通過11次迭代后達到網(wǎng)絡(luò)誤差要求mu，網(wǎng)絡(luò)性能是7.23e06。網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程如圖13所示。圖12神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練參數(shù)圖13網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程然后將訓(xùn)練得到的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)network1導(dǎo)出到工作空間，運用sim命令就可以得到未來的大蒜價格。8.3給蒜農(nóng)的建議報告根據(jù)前面的大蒜價格預(yù)測模型，可以得到2021年大蒜價格走勢的話——2021年大蒜種植面積落有增加，但因07-08年陰影的恐慌大幅增加的可能性不大總體增幅應(yīng)該在5%-10%之間，再者今年大蒜價格似達到前幾年從未有過的高峰，所謂"高處不勝寒”很多庫存商可能在09-10年四五月份之前就拋光自己的存貨，再者豬流感隨逝但也加深了部分人們對大蒜這一調(diào)味劑的青睞，人民幣增值預(yù)期不會改變，還有一定程度的通貨膨脹（但這要看政府如何調(diào)控）再加上13年“牛利”的影響會引入很大一部分資金加入抄蒜的行業(yè)，剛開始上市，很多商販很可能會出現(xiàn)搶購的現(xiàn)象，從而導(dǎo)致2021年大蒜剛開始上市就有著高開高走的局面，就應(yīng)為各行業(yè)人士對大蒜前景的看好致使這種局面很可能延續(xù)到7月多雖然過程中落有震蕩但總體趨勢會一直再漲7月初的時候各庫存商又開始為入庫而積極備貨，這時大部分蒜商蒜農(nóng)惜售心理會更強再加上電子交易市場人為的炒作（2021年坐莊的為了個人的利益肯定會把蒜炒得很高）價格持續(xù)上漲進而有吸引了很大一部分資金進入這一看似盈利無限的"投機”行列，預(yù)示著虛擬經(jīng)濟又一輪漲停板的到來，這時的資本市場泡沫逐漸形成并不斷擴大。擬經(jīng)濟的看好為實體經(jīng)濟蒜業(yè)的價格上漲又多了一個贏利點，這種“春光無限好”的局面會一直持續(xù)到8月中的時候，當大部分都看好大蒜前景的時候暴跌的風(fēng)險已在萌芽，到8月末的時候全國大蒜已到封庫期，這時期貨市場上會迎來第一個大幅的下跌，在分析那時的情形：全國大蒜冷庫已存滿，再出口方面可能受國外一些反傾銷政策的影響，但影響不大，東南亞和南亞等主要消費國再大蒜方面內(nèi)需不是很大再加上人民幣增值，因此2021年大蒜出口量和13年相比不會有太大的增加。由于價格極高國內(nèi)市場消費不會很大，同時大蒜本身作為一種調(diào)味劑需求量不會很大，在商販，蒜農(nóng)對未來大蒜前景看好并且具有強烈惜售心理時國內(nèi)國外市場也即將趨于飽和，這是現(xiàn)貨市場也迎來一次看似“穩(wěn)定”的不穩(wěn)定時期部分蒜農(nóng)蒜商開始銷售余量存貨，但此時會出現(xiàn)會出現(xiàn)“有價無市”的局面又有部分謹慎的蒜商對未來不太看好開是降低價出售，此階段現(xiàn)貨市場會有一次高幅度的下跌，這是具有市場追風(fēng)心里的投機者也開始降價拋售，當普羅大眾都對未來市場失去信心并產(chǎn)生恐懼時這時大蒜期貨和現(xiàn)貨市場將會進行一次更加深度的“跳水”?？偠灾褪谴笏獾膬r格具有很強的不確定性，蒜農(nóng)想通過資本投資行為獲利有風(fēng)險，不過可以根據(jù)大蒜價格走勢調(diào)整自己的大蒜種植計劃，實現(xiàn)獲利最多，切不可盲目的加大種植面積或者屯蒜。8.4給政府的建議報告堅持正確的輿論導(dǎo)向。規(guī)范各類宣傳媒體報道農(nóng)產(chǎn)品價格波動的程度，嚴肅查處捏造、散布虛假價格信息行為。警惕農(nóng)產(chǎn)品價格上漲時，會引起媒體和學(xué)者過多的關(guān)注;當農(nóng)產(chǎn)品價格下降時，卻缺乏相應(yīng)的呼聲。要做到合理引導(dǎo)輿論導(dǎo)向，報道價格上漲背后的根源性因素，為生產(chǎn)者和消費者決策提供客觀真實的信息。強化農(nóng)產(chǎn)品尤其是蔬菜市場信息體系建設(shè)。大蒜種植面積的盲目擴大和萎縮的重要原因之一就是信息混亂，缺乏官方的權(quán)威信息;信息分散，缺乏覆蓋內(nèi)外兩個市場和整個產(chǎn)業(yè)鏈的完整信息;信息滯后，缺乏前瞻性的市場分析、預(yù)測報告;缺乏從國家到地方的市場預(yù)警和應(yīng)急機制，不能有效地防范和應(yīng)對市場的大起大落，因此，有必要加強針對主產(chǎn)區(qū)的市場信息體系建設(shè)，確保產(chǎn)業(yè)信息全面、可觀、真實。發(fā)揮價格調(diào)控功能，防止價格大起大落損害農(nóng)民利益。目前我國農(nóng)業(yè)的基礎(chǔ)仍然相當薄弱，農(nóng)民對市場把握的能力還比較差，跟風(fēng)種植的現(xiàn)象在短時間內(nèi)難以徹底改變。蔬菜價格的暴漲，菜農(nóng)增收甚微，消費者卻難以承受;蔬菜價格暴跌，農(nóng)民血本無歸，甚至發(fā)生家庭悲劇和群體事件。因此，國家應(yīng)采取一定的調(diào)控措施和手段，保持蔬菜價格的穩(wěn)定，對保障市場供應(yīng)，保護農(nóng)民利益，促進蔬菜產(chǎn)業(yè)持續(xù)健康、有序發(fā)展非常必要。扶持大蒜產(chǎn)業(yè)鏈的產(chǎn)業(yè)化項目建設(shè)。在我國，大蒜主要消費渠道是國內(nèi)直接鮮食和保鮮出口，深加工產(chǎn)品非常少。加工方式單一導(dǎo)致國內(nèi)農(nóng)產(chǎn)品領(lǐng)域易出現(xiàn)集中性的供給矛盾，并以低成本的方式賦予投機者以炒作空間。而每一次價格的暴漲暴跌也阻礙國內(nèi)農(nóng)產(chǎn)品形成穩(wěn)定、有序的生產(chǎn)模式，這是一種惡性循環(huán)。唯有提高產(chǎn)業(yè)附加值、擴大產(chǎn)業(yè)鏈范圍，才能從根本上解決農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)銷失衡的矛盾。總而言之，政府需要合理的調(diào)控大蒜市場，防止資本過度干預(yù)大蒜市場而出現(xiàn)的壟斷現(xiàn)象。九、模型的評價與推廣9.1模型評價9.1(1)本文采用曲線擬合方法得到大蒜價格計算模型；(2)本文的BP網(wǎng)絡(luò)的建立過程考慮合適的時間長度，防止預(yù)測精度變??；(3)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測值可以給政府和蒜農(nóng)提供參考，體現(xiàn)的本文建模的獨特性。；9.(1)BP網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測具有一定的誤差；(2)根據(jù)誤差和判斷數(shù)據(jù)真實性具有一定的不確定性。。9.2模型推廣(1)本文對大蒜價格提出的相關(guān)建議也同樣適用于其他農(nóng)產(chǎn)品；(2)本文使用的BP網(wǎng)絡(luò)建模方法及程序，同樣適用于其它相關(guān)問題。十、參考文獻[1]丁超.淺析大蒜價格暴漲的原因[J].中國蔬菜,2021,15:11-12.[2]張利庠,張喜才,陳姝彤.游資對農(nóng)產(chǎn)品價格波動有影響嗎——基于大蒜價格波動的案例研究[J].農(nóng)業(yè)技術(shù)經(jīng)濟,2021,12:60-67.[3]邱書欽.我國大蒜價格波動周期和特征分析[J].統(tǒng)計與決策,2021,15:97-100.[4]肖小勇,李崇光.我國大蒜出口的“大國效應(yīng)”研究[J].國際貿(mào)易問題,2021,08:61-71.[5]邵作昌.農(nóng)產(chǎn)品價格波動的經(jīng)濟學(xué)解釋——以大蒜價格波動為例研究穩(wěn)定對策[J].農(nóng)業(yè)經(jīng)濟,2021,01:23-25.[6]卞茂啟,王翠英.2021年我國大蒜價格與出口情況及2021年形勢展望[J].保鮮與加工,2021,03:44-47.[7]陳明均.我國大蒜市場形勢及穩(wěn)定大蒜價格的建議[J].中國蔬菜,2021,13:1-5.[8]陳楚天,雷娜.我國大蒜價格波動特征及對策研究[J].價格理論與實踐,2021,06:42-43.[9]姚升,周應(yīng)恒.我國大蒜價格波動特征分析——基于ARCH類模型的實證分析[J].價格理論與實踐,2021,10:54-55.[10]鄭新乾.我國大蒜價格波動原因分析及政策調(diào)控[D].東北財經(jīng)大學(xué),2021.[11]傅陽.基于供應(yīng)鏈視角探究大蒜價格異常波動的原因及對策[D].復(fù)旦大學(xué),2021.[12]丁井瑞.蔬菜價格異常波動問題研究[D].安徽財經(jīng)大學(xué),2021.[13]李京棟,張吉國.中國小品種農(nóng)產(chǎn)品價格波動特征及其影響因素——基于2021—2021年大蒜價格數(shù)據(jù)的實證分析[J].湖南農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(社會科學(xué)版),2021,04:8-15.[14]趙德泉,張燕,亓合英.蔬菜價格指數(shù)保險的有效性研究——金鄉(xiāng)大蒜價格指數(shù)保險案例[J].金融發(fā)展研究,2021,06:62-67.八、附錄Matlab代碼如下：%%第一問%a=1:56;%rand('state',0)%b=rand(1,56)*6+3.8;%rand('state',1)%b1=b*8+rand(1,56)*20;%rand('state',2)%c=10*b+rand(1,56)*30;%rand('state',3)%d=12*b+rand(1,56)*40;%data=[a;b;b1;c;d];%data=data';%data=round(data*100)/100;clear,clcclosealldata=[1 9.5 95.06 121.26 134.662 5.19 55.58 61.41 71.253 7.44 78.61 82.61 96.644 6.72 65.69 87.45 89.245 9.15 90 93.61 126.866 8.37 75.84 89.62 139.297 6.54 69.05 81.26 111.338 3.91 41.66 44.26 61.719 8.73 70.27 113.38 105.9210 6.47 59.26 71.99 85.2911 7.49 77.91 100.21 99.7912 8.55 76.99 102.25 125.3113 9.33 78.64 104.01 129.314 8.23 71.9 89.26 123.1915 4.86 49.63 68 60.2316 6.23 68.08 92.12 107.1217 9.41 85.81 105.66 133.318 9.3 80.55 97.45 124.2319 6.26 50.78 91.77 111.6620 9.16 87.6 98.18 133.5721 4.15 48.55 59.7 72.7722 5.92 48.53 76 71.0223 8.68 81.97 108.79 110.5224 3.86 36.18 57.06 57.3125 4.63 43.31 54.96 85.1226 5.02 50.59 80.12 80.6627 4.99 48.11 49.96 67.728 7.42 77.24 92.2 123.7829 5.43 54.94 59.12 90.5630 4.99 51.3 71.79 75.7231 3.89 39.02 63.22 82.632 8.28 80.08 88.17 106.7133 6.47 63.15 74.6 78.5134 9.39 81.99 97.54 116.3235 6.6 64.67 79.72 100.0236 6.31 55.97 81.14 89.1137 8.88 71.98 94.28 123.8938 6.95 72.37 89.81 94.839 5.02 42.18 51.94 86.3440 7.83 77.23 101.93 101.6241 8.83 79.44 108.2 108.5142 3.92 51.29 45.21 57.7343 7.89 74.35 82.65 127.6944 6.08 57.93 83.81 86.3345 8.79 78.71 94.16 144.0946 6.82 58.77 77.98 93.6347 8.06 69.17 82.8 111.9348 6.37 57.27 71.79 101.4349 5.63 62.42 70.1 82.9450 4.94 44.54 52.45 66.7151 4.96 59.08 53.08 68.5252 7.89 69.21 84.15 131.253 5.62 52.41 64.96 106.8454 7.05 63.37 75.75 86.3655 4.71 51.66 50.94 69.256 7.99 76.19 100.52 116.65];figure('color','w')plot(data(:,1)',data(:,2:end)')xlabel('時間(周次)')ylabel('價格(元)')legend('大蒜價格（元）','勞動力價格（元）','農(nóng)藥價格（元）','化肥價格（元）')figure('color','w')data2=sortrows(data,3);plot(data2(:,3),data2(:,2))xlabel('勞動力價格（元）')ylabel('大蒜價格（元）')figure('color','w')data2=sortrows(data,4);plot(data2(:,4),data2(:,2))xlabel('農(nóng)藥價格（元）')ylabel('大蒜價格（元）')figure('color','w')data2=sortrows(data,5);plot(data2(:,5),data2(:,2))xlabel('化肥價格（元）')ylabel('大蒜價格（元）')%擬合x3=data(:,3);x4=data(:,4);x5=data(:,5);y=data(:,2);cftool%%Fit:'untitledfit1'.[xData,yData]=prepareCurveData(x3,y);%Setupfittypeandoptions.ft=fittype('poly2');%Fitmodeltodata.[fitresult,gof]=fit(xData,yData,ft);%Plotfitwithdata.figure('Name','untitledfit1');h=plot(fitresult,xData,yData);legend(h,'yvs.x3','untitledfit1','Location','NorthEast');%Labelaxesxlabelx3ylabelygridonplot(fitresult,xData,yData,'residuals');legend(h,'untitledfit1-residuals','ZeroLine','Location','NorthEast');%Labelaxesxlabelx3ylabelygridon[xData,yData]=prepareCurveData(x4,y);%Setupfittypeandoptions.ft=fittype('poly2');%Fitmodeltodata.[fitresult,gof]=fit(xData,yData,ft);%Plotfitwithdata.figure('Name','untitledfit1');h=plot(fitresult,xData,yData);legend(h,'yvs.x4','untitledfit1','Location','NorthEast');%Labelaxesxlabelx4ylabelygridonplot(fitresult,xData,yData,'residuals');legend(h,'untitledfit1-residuals','ZeroLine','Location','NorthEast');%Labelaxesxlabelx4ylabelygridon[xData,yData]=prepareCurveData(x5,y);%Setupfittypeandoptions.ft=fittype('poly2');%Fitmodeltodata.[fitresult,gof]=fit(xData,yData,ft);%Plotfitwithdata.figure('Name','untitledfit1');h=plot(fitresult,xData,yData);legend(h,'yvs.x5','untitledfit1','Location','NorthEast');%Labelaxesxlabelx5ylabelygridonplot(fitresult,xData,yData,'residuals');legend(h,'untitledfit1-residuals','ZeroLine','Location','NorthEast');%Labelaxesxlabelx5ylabelygridon

咖啡店創(chuàng)業(yè)計劃書第一部分：背景在中國，人們越來越愛喝咖啡。隨之而來的咖啡文化充滿生活的每個時刻。無論在家里、還是在辦公室或各種社交場合，人們都在品著咖啡?？Х戎饾u與時尚、現(xiàn)代生活聯(lián)系在一齊。遍布各地的咖啡屋成為人們交談、聽音樂、休息的好地方，咖啡豐富著我們的生活，也縮短了你我之間的距離，咖啡逐漸發(fā)展為一種文化。隨著咖啡這一有著悠久歷史飲品的廣為人知，咖啡正在被越來越多的中國人所理解。第二部分：項目介紹第三部分：創(chuàng)業(yè)優(yōu)勢目前大學(xué)校園的這片市場還是空白，競爭壓力小。而且前期投資也不是很高，此刻國家鼓勵大學(xué)生畢業(yè)后自主創(chuàng)業(yè)，有一系列的優(yōu)惠政策以及貸款支持。再者大學(xué)生往往對未來充滿期望，他們有著年輕的血液、蓬勃的朝氣，以及初生牛犢不怕虎的精神，而這些都是一個創(chuàng)業(yè)者就應(yīng)具備的素質(zhì)。大學(xué)生在學(xué)校里學(xué)到了很多理論性的東西，有著較高層次的技術(shù)優(yōu)勢，現(xiàn)代大學(xué)生有創(chuàng)新精神，有對傳統(tǒng)觀念和傳統(tǒng)行業(yè)挑戰(zhàn)的信心和欲望，而這種創(chuàng)新精神也往往造就了大學(xué)生創(chuàng)業(yè)的動力源泉，成為成功創(chuàng)業(yè)的精神基礎(chǔ)。大學(xué)生創(chuàng)業(yè)的最大好處在于能提高自己的潛力、增長經(jīng)驗，以及學(xué)以致用;最大的誘人之處是透過成功創(chuàng)業(yè)，能夠?qū)崿F(xiàn)自己的理想，證明自己的價值。第四部分：預(yù)算1、咖啡店店面費用咖啡店店面是租賃建筑物。與建筑物業(yè)主經(jīng)過協(xié)商，以合同形式達成房屋租賃協(xié)議。協(xié)議資料包括房屋地址、面積、結(jié)構(gòu)、使用年限、租賃費用、支付費用方法等。租賃的優(yōu)點是投資少、回收期限短。預(yù)算10-15平米店面，啟動費用大約在9-12萬元。2、裝修設(shè)計費用咖啡店的滿座率、桌面的周轉(zhuǎn)率以及氣候、節(jié)日等因素對收益影響較大?？Х瑞^的消費卻相對較高，主要針對的也是學(xué)生人群，咖啡店布局、格調(diào)及采用何種材料和咖啡店效果圖、平面圖、施工圖的設(shè)計費用，大約6000元左右3、裝修、裝飾費用具體費用包括以下幾種。(1)外墻裝飾費用。包括招牌、墻面、裝飾費用。(2)店內(nèi)裝修費用。包括天花板、油漆、裝飾費用，木工、等費用。(3)其他裝修材料的費用。玻璃、地板、燈具、人工費用也應(yīng)計算在內(nèi)。整體預(yù)算按標準裝修費用為360元/平米，裝修費用共360*15=5400元。4、設(shè)備設(shè)施購買費用具體設(shè)備主要有以下種類。(1)沙發(fā)、桌、椅、貨架。共計2250元(2)音響系統(tǒng)。共計450(3)吧臺所用的烹飪設(shè)備、儲存設(shè)備、洗滌設(shè)備、加工保溫設(shè)備。共計600(4)產(chǎn)品制造使用所需的吧臺、咖啡杯、沖茶器、各種小碟等。共計300凈水機，采用美的品牌，這種凈水器每一天能生產(chǎn)12l純凈水，每一天銷售咖啡及其他飲料100至200杯，價格大約在人民幣1200元上下?？Х葯C，咖啡機選取的是電控半自動咖啡機，咖啡機的報價此刻就應(yīng)在人民幣350元左右，加上另外的附件也不會超過1200元。磨豆機，價格在330―480元之間。冰砂機，價格大約是400元一臺，有點要說明的是，最好是買兩臺，不然夏天也許會不夠用。制冰機，從制冰量上來說，一般是要留有富余?？钪票鶛C每一天的制冰量是12kg。價格稍高550元，質(zhì)量較好，所以能夠用很多年，這么算來也是比較合算的。5、首次備貨費用包括購買常用物品及低值易耗品，吧臺用各種咖啡豆、奶、茶、水果、冰淇淋等的費用。大約1000元6、開業(yè)費用開業(yè)費用主要包括以下幾種。(1)營業(yè)執(zhí)照辦理費、登記費、保險費;預(yù)計3000元(2)營銷廣告費用;預(yù)計450元7、周轉(zhuǎn)金開業(yè)初期，咖啡店要準備必須量的流動資金，主要用于咖啡店開業(yè)初期的正常運營。預(yù)計2000元共計： 120000+6000+5400+2250+450+600+300+1200+1200+480+400+550+1000+3000+450+2000=145280元第五部分：發(fā)展計劃1、營業(yè)額計劃那里的營業(yè)額是指咖啡店日常營業(yè)收入的多少。在擬定營業(yè)額