楊 聰

（四川省社會科學(xué)院，四川 成都 610500）

1 研究背景

人工智能可以對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和預(yù)測，應(yīng)用在預(yù)測農(nóng)產(chǎn)品價格中，可以有效指導(dǎo)農(nóng)企生產(chǎn)和銷售，給政府部門決策提供參考。農(nóng)產(chǎn)品市場價格信息是市場波動的重要指標(biāo)，也是市場狀況的重要反映，因此價格穩(wěn)定一直是宏觀經(jīng)濟(jì)調(diào)控的重要目標(biāo)[1]。農(nóng)產(chǎn)品價格的波動較大，具有非平穩(wěn)、非線性等特點(diǎn)，其大幅波動對社會經(jīng)濟(jì)和人民生活將產(chǎn)生影響。對農(nóng)產(chǎn)品市場價格變化進(jìn)行科學(xué)分析，準(zhǔn)確預(yù)測價格波動的幅度和方向，幫助農(nóng)民更加高效地運(yùn)營農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，對有效控制物價的波動具有重要意義。

近年來，農(nóng)產(chǎn)品價格智能預(yù)測領(lǐng)域已經(jīng)取得了重大研究成果，發(fā)展出多種成熟的模型。早期的模型主要來源于機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域。自回歸積分滑動平均（ARIMA）模型及其相關(guān)改進(jìn)模型是較早的應(yīng)用模型之一。劉峰等[2]使用ARIMA模型對白菜未來月價格進(jìn)行了預(yù)測，并取得了較好的效果。近年來，仍有學(xué)者使用ARIMA模型對其他農(nóng)產(chǎn)品價格進(jìn)行預(yù)測研究分析。潘文婧等[3]使用Holt-Winters和ARIMA組合預(yù)測模型對生豬等產(chǎn)品價格進(jìn)行預(yù)測，并取得了較低的誤差，但是由于驗(yàn)證集過小，模型的效果尚待進(jìn)一步驗(yàn)證。

2 相關(guān)研究方法和技術(shù)

根據(jù)預(yù)測期限的不同，農(nóng)產(chǎn)品市場價格預(yù)測可分為中長期預(yù)測（預(yù)測期在1年以上）和近短期預(yù)測（預(yù)測期在1年以下）。這兩種預(yù)測的理論基礎(chǔ)不同，關(guān)注點(diǎn)也不同。長期預(yù)測注重長期趨勢，而短期預(yù)測則更加關(guān)注實(shí)際波動情況。相對于長期預(yù)測，農(nóng)產(chǎn)品市場價格短期波動的主要影響因素更加復(fù)雜。除了供需關(guān)系，生產(chǎn)成本、自然條件、科技水平、運(yùn)輸方式、儲存狀況、政策法規(guī)、自然災(zāi)害等多種因素也會對價格產(chǎn)生影響，這使得短期預(yù)測面臨更大的挑戰(zhàn)。如何有效地準(zhǔn)確預(yù)測農(nóng)產(chǎn)品市場價格的短期波動一直是研究領(lǐng)域的熱點(diǎn)和難點(diǎn)。按技術(shù)分類，可以分為以下研究方法。

1）機(jī)器學(xué)習(xí)。機(jī)器學(xué)習(xí)在農(nóng)產(chǎn)品價格預(yù)測領(lǐng)域中有著廣泛的應(yīng)用。機(jī)器學(xué)習(xí)算法通過分析大量歷史數(shù)據(jù)，自動學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的規(guī)律和模式，并根據(jù)這些規(guī)律和模式進(jìn)行預(yù)測。機(jī)器學(xué)習(xí)算法包括監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)等方法。其中，監(jiān)督學(xué)習(xí)算法如決策樹、隨機(jī)森林、支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等常用于農(nóng)產(chǎn)品價格預(yù)測。無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法如聚類、主成分分析等則常用于價格波動的趨勢分析。強(qiáng)化學(xué)習(xí)則可用于制定價格調(diào)控策略。這些算法的優(yōu)勢在于能夠快速有效地處理大量數(shù)據(jù)，挖掘數(shù)據(jù)中的隱含規(guī)律，從而提高農(nóng)產(chǎn)品價格預(yù)測的準(zhǔn)確性和精度[4]。

2）人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，是從神經(jīng)生理學(xué)和心理物理學(xué)的研究成果出發(fā)的對生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論抽象。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，常用于誤差反向傳播算法進(jìn)行訓(xùn)練。然而，BP算法也有一些缺點(diǎn)，比如收斂速度慢、容易陷入局部極小值等問題。相比其他神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）在分析不同長度的時間序列方面更加穩(wěn)定、性能更高、計(jì)算更準(zhǔn)確，具有顯著優(yōu)勢[5]，這是因?yàn)镽NN對序列型輸入數(shù)據(jù)的處理方式不同于其他神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。長短期記憶網(wǎng)絡(luò)是一種獨(dú)特的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，是基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）進(jìn)化而來的，這兩種網(wǎng)絡(luò)都屬于深度學(xué)習(xí)技術(shù)[6]。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）是一種用于處理具有網(wǎng)格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的專用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。卷積網(wǎng)絡(luò)至少在網(wǎng)絡(luò)的一層中使用卷積運(yùn)算替代一般的矩陣乘法運(yùn)算，是一種專門處理圖像、語音和自然語言等領(lǐng)域的深度學(xué)習(xí)模型。通過在圖像的局部區(qū)域進(jìn)行特征提取和抽象，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以有效地識別圖像中的不同物體，實(shí)現(xiàn)物體識別、圖像分類、目標(biāo)檢測等任務(wù)[7]。

3）描述性統(tǒng)計(jì)分析法。描述性統(tǒng)計(jì)分析是一種常用的數(shù)據(jù)分析方法，可以用于探索和總結(jié)數(shù)據(jù)集的特征，在研究農(nóng)產(chǎn)品價格預(yù)測方面，可以給研究人員提供有用的信息，有利于確定價格的周期性和趨勢。描述性統(tǒng)計(jì)包括中心趨勢測量、離散趨勢測量、相關(guān)分析、時間序列分析等方法。其中，中心趨勢測量是一種描述數(shù)據(jù)集典型值的方法，包括平均值、中位數(shù)和眾數(shù)等指標(biāo)，可以幫助研究人員更好了解農(nóng)產(chǎn)品價格的中心位置和數(shù)據(jù)集的總體分布情況；離散趨勢測量是一種描述數(shù)據(jù)分散程度的方法，包括標(biāo)準(zhǔn)差、方差、四分位距和極差等，可以幫助研究人員了解數(shù)據(jù)的變異性，并確定是否存在異常值；相關(guān)分析是一種確定不同變量之間關(guān)系的方法，如價格與季節(jié)、氣候和市場供求情況等因素之間的關(guān)系；時間序列分析是一種描述數(shù)據(jù)隨時間變化的模式和趨勢的方法。

4）計(jì)量分析法。在農(nóng)產(chǎn)品價格預(yù)測方面，計(jì)量分析法是一種常見的方法，其中包括利用ARMA（自回歸移動平均）和ARCH（自回歸條件異方差）模型對價格時間序列進(jìn)行處理。計(jì)量分析法基于對數(shù)據(jù)的歷史趨勢進(jìn)行分析和建模，以預(yù)測未來價格的變化趨勢。例如，劉書琪等使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法來預(yù)測黑龍江大豆價格[8]，具有一定的準(zhǔn)確性；王舒鴻探討了如何利用灰色預(yù)測方法來預(yù)測雞蛋價格[9]，這種方法可以通過對少量數(shù)據(jù)進(jìn)行處理來預(yù)測未來價格的趨勢，具有較高的精度和可靠性。有研究表明，組合預(yù)測模型能夠提高預(yù)測精度并具有更大的優(yōu)勢。這種方法可以結(jié)合多種預(yù)測方法，如計(jì)量分析法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法和灰色預(yù)測方法等，從而充分發(fā)揮各種方法的優(yōu)勢并降低各自的不足之處。通過組合不同的預(yù)測模型，可以得到更準(zhǔn)確、更可靠的價格預(yù)測結(jié)果。

3 農(nóng)產(chǎn)品價格預(yù)測存在的問題

1）獲取建模數(shù)據(jù)的及時性、完整性與可持續(xù)性等問題。數(shù)據(jù)的及時性是關(guān)鍵因素。由于農(nóng)產(chǎn)品價格受到季節(jié)、氣候和市場等多種因素的影響，因此及時收集和更新數(shù)據(jù)非常重要。然而，在某些地區(qū)，數(shù)據(jù)收集可能受到技術(shù)和經(jīng)濟(jì)條件的限制，數(shù)據(jù)質(zhì)量不夠高，更新速度不夠快。數(shù)據(jù)的完整性是另一個挑戰(zhàn)。農(nóng)產(chǎn)品價格可能受到許多因素的影響，如氣候、政策、供求等等，這些因素往往不容易預(yù)測和量化。因此，建模數(shù)據(jù)的完整性對于預(yù)測結(jié)果的準(zhǔn)確性至關(guān)重要。但是，在某些情況下，部分?jǐn)?shù)據(jù)可能無法獲取或缺乏，從而導(dǎo)致模型的準(zhǔn)確性下降。數(shù)據(jù)的可持續(xù)性涉及數(shù)據(jù)收集和維護(hù)的長期性，如果沒有足夠的人力、資金和技術(shù)支持，數(shù)據(jù)的質(zhì)量和完整性可能會下降，這將嚴(yán)重影響預(yù)測模型的準(zhǔn)確性和實(shí)用性。

2）在特殊時期對模型的構(gòu)建與啟用問題。在特殊時期，農(nóng)產(chǎn)品價格的變化可能會受到多種因素的影響，包括氣候、政策、市場需求等方面。由于這些因素的復(fù)雜性和不確定性，傳統(tǒng)的農(nóng)產(chǎn)品價格預(yù)測模型很難準(zhǔn)確預(yù)測價格的變化。另外，在特殊時期，數(shù)據(jù)的獲取和處理也存在問題，數(shù)據(jù)的不完整性和不準(zhǔn)確性也會影響模型的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。同時，特殊時期的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和市場環(huán)境也發(fā)生了變化，這些變化可能會導(dǎo)致模型的輸入和輸出數(shù)據(jù)發(fā)生變化，從而影響模型的預(yù)測能力。此外，特殊時期的價格變化通常具有短期性、不穩(wěn)定性和不可預(yù)見性等特點(diǎn)。這意味著模型需要更頻繁地更新和調(diào)整，以保證其在特殊時期的預(yù)測能力。但是，這也增加了模型的難度和復(fù)雜度，需要更多的數(shù)據(jù)和計(jì)算資源來支持模型的構(gòu)建和運(yùn)行。

3）農(nóng)產(chǎn)品信息不流通問題。農(nóng)產(chǎn)品信息不流通是影響人工智能預(yù)測農(nóng)產(chǎn)品價格的重要問題之一。在當(dāng)前的市場環(huán)境中，農(nóng)產(chǎn)品價格受到眾多因素的影響，如氣候、市場需求、政策等等。如果缺乏及時、準(zhǔn)確、完整的信息，預(yù)測模型的準(zhǔn)確性和可靠性將受到嚴(yán)重影響。其中，農(nóng)產(chǎn)品信息的不對稱是主要原因之一。在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中，信息往往是零散、分散的，不同農(nóng)戶和產(chǎn)地之間的信息交流不暢，農(nóng)產(chǎn)品價格的信息不對稱現(xiàn)象十分普遍。此外，農(nóng)業(yè)市場的監(jiān)管和管理機(jī)制相對薄弱，導(dǎo)致市場信息不透明，市場價格難以形成有效的反饋機(jī)制。這些問題導(dǎo)致農(nóng)產(chǎn)品信息不流通，進(jìn)而影響了農(nóng)產(chǎn)品價格預(yù)測的準(zhǔn)確性和可靠性。

4）短中長期價格定量預(yù)測模型的檢驗(yàn)與改進(jìn)和模型單一不穩(wěn)定等問題。人工智能預(yù)測農(nóng)產(chǎn)品價格存在著短期、中期、長期價格定量預(yù)測模型的檢驗(yàn)與改進(jìn)、模型單一不穩(wěn)定等問題。在短期內(nèi)，農(nóng)產(chǎn)品價格可能會受到突發(fā)事件等不確定因素的影響，導(dǎo)致模型的準(zhǔn)確性受到影響。而在長期預(yù)測中，模型所依賴的數(shù)據(jù)也可能發(fā)生變化，使得模型的預(yù)測能力逐漸下降。此外，模型的單一性也使得模型的魯棒性較差，對數(shù)據(jù)的變化和異常情況的適應(yīng)能力不足。

4 相關(guān)建議

1）關(guān)鍵前瞻性變量的指數(shù)構(gòu)建。針對關(guān)鍵前瞻性變量的指數(shù)構(gòu)建，可以進(jìn)一步補(bǔ)充說明其具體的實(shí)現(xiàn)方式和優(yōu)勢。首先，關(guān)鍵前瞻性變量的指數(shù)構(gòu)建是基于多維度數(shù)據(jù)的，這些數(shù)據(jù)包括氣候、政策、國際貿(mào)易等方面。通過對這些數(shù)據(jù)的整合和分析，可以得到一系列與農(nóng)產(chǎn)品價格相關(guān)的指數(shù)，比如農(nóng)產(chǎn)品價格不確定性指數(shù)、供需比指數(shù)等。這些指數(shù)可以反映不同因素對農(nóng)產(chǎn)品價格的影響程度和趨勢，為農(nóng)產(chǎn)品價格預(yù)測提供更全面、更準(zhǔn)確的參考。其次，關(guān)鍵前瞻性變量的指數(shù)構(gòu)建可以為農(nóng)產(chǎn)品價格預(yù)測模型帶來多方面的優(yōu)勢，例如：指數(shù)的不確定性分級可以提高模型對于價格波動的把握程度，從而更準(zhǔn)確地預(yù)測未來價格的走勢；指數(shù)可以為模型提供更全面的輸入數(shù)據(jù)，幫助模型更好地識別價格波動的根本原因；指數(shù)構(gòu)建還可以為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和市場調(diào)控提供參考，有助于制定更合理的政策和措施，從而提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和市場效率。

2）針對構(gòu)建農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈與農(nóng)產(chǎn)品期貨市場、股票市場有效對接的運(yùn)作模式，可以進(jìn)一步補(bǔ)充說明其實(shí)現(xiàn)方式和優(yōu)勢。首先，為實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈與農(nóng)產(chǎn)品期貨市場、股票市場的有效對接，需要建立相應(yīng)的信息溝通機(jī)制和信息發(fā)布制度。通過加強(qiáng)期貨市場與股票市場的信息溝通，及時傳遞市場信息和變化情況，可以有效提高市場透明度和穩(wěn)定性，為投資者和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者提供更準(zhǔn)確的市場參考。其次，構(gòu)建農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈與農(nóng)產(chǎn)品期貨市場、股票市場有效對接的運(yùn)作模式，可以為農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈的優(yōu)化和升級提供更好的機(jī)會。通過對農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈中不同環(huán)節(jié)的信息進(jìn)行收集、整合和分析，可以更準(zhǔn)確地把握農(nóng)產(chǎn)品市場的動態(tài)和走勢，為農(nóng)產(chǎn)品的供應(yīng)鏈管理、決策制定和生產(chǎn)計(jì)劃提供更科學(xué)、更精準(zhǔn)的依據(jù)。最后，構(gòu)建農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈與農(nóng)產(chǎn)品期貨市場、股票市場有效對接的運(yùn)作模式，可以促進(jìn)市場競爭和農(nóng)產(chǎn)品品牌建設(shè)。通過期貨市場和股票市場的有效對接，農(nóng)產(chǎn)品的價格形成機(jī)制可以更加科學(xué)和合理，有助于促進(jìn)市場良性競爭，提高農(nóng)產(chǎn)品品牌的知名度和信譽(yù)度，增加農(nóng)產(chǎn)品的附加值和市場份額。構(gòu)建農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈與農(nóng)產(chǎn)品期貨市場、股票市場有效對接的運(yùn)作模式，是人工智能預(yù)測農(nóng)產(chǎn)品價格的又一重要手段，它可以為市場穩(wěn)定、農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈的優(yōu)化和升級以及農(nóng)產(chǎn)品品牌建設(shè)等方面提供有益幫助和支持。隨著市場和技術(shù)的不斷發(fā)展，構(gòu)建的農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈與農(nóng)產(chǎn)品期貨市場、股票市場有效對接的運(yùn)作模式，會更加深入和廣泛地應(yīng)用于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和市場調(diào)控領(lǐng)域，為農(nóng)業(yè)發(fā)展和社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶來更多的效益。

3）混合模型的使用趨勢[10]。這些模型通常由不同理論體系的方法構(gòu)成，可以提高農(nóng)產(chǎn)品市場價格短期預(yù)測的精度，尤其是當(dāng)智能技術(shù)和信息技術(shù)被應(yīng)用于組合模型中時，預(yù)測結(jié)果往往更加準(zhǔn)確和及時。因此，隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，未來農(nóng)產(chǎn)品市場價格短期預(yù)測將更加依賴于軟件和計(jì)算機(jī)技術(shù)，與計(jì)算機(jī)技術(shù)的結(jié)合將成為未來的趨勢。建立智能化組合模型將成為農(nóng)產(chǎn)品市場價格短期預(yù)測研究的主要發(fā)展方向。這些模型將綜合利用多種算法和技術(shù)，從而提高預(yù)測準(zhǔn)確度并減少預(yù)測誤差。精準(zhǔn)的價格預(yù)測是實(shí)現(xiàn)最優(yōu)化價格調(diào)控的必要條件，直接關(guān)系著民生福祉和經(jīng)濟(jì)調(diào)節(jié)的質(zhì)量，并體現(xiàn)著價格主管部門的管理水平和現(xiàn)代化能力。多次實(shí)踐證明，缺乏精準(zhǔn)的價格預(yù)測會導(dǎo)致無法進(jìn)行有效的價格調(diào)控，也難以保證全面宏觀經(jīng)濟(jì)調(diào)控的精準(zhǔn)化。未來的價格預(yù)測研究需要相關(guān)部門共享信息數(shù)據(jù)，優(yōu)勢互補(bǔ)，形成合力，以提高預(yù)測精度，增強(qiáng)價格調(diào)控的有效性和精準(zhǔn)性，創(chuàng)新發(fā)展理念，推動我國農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展和現(xiàn)代化進(jìn)程。

5 農(nóng)產(chǎn)品價格智能預(yù)測研究展望

農(nóng)產(chǎn)品市場的價格波動受到多種因素影響，呈現(xiàn)出與其他商品不同的規(guī)律。因此，精準(zhǔn)預(yù)測農(nóng)產(chǎn)品價格是一項(xiàng)復(fù)雜而艱巨的任務(wù)。農(nóng)產(chǎn)品價格預(yù)測的方法通?？梢苑譃槎ㄐ灶A(yù)測和定量預(yù)測兩類。在這兩種方法中，定量預(yù)測應(yīng)用更為廣泛，包括傳統(tǒng)預(yù)測方法和智能預(yù)測方法兩個主要分支。這兩個分支各有其特點(diǎn)，展現(xiàn)出不同的研究思路和發(fā)展趨勢[11]。傳統(tǒng)預(yù)測方法是一種基于成熟計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)理論的定量預(yù)測方法，但在處理數(shù)據(jù)量、結(jié)構(gòu)復(fù)雜和系統(tǒng)性問題等方面存在局限性。相比之下，智能預(yù)測方法能夠克服傳統(tǒng)方法的限制，解決傳統(tǒng)方法無法應(yīng)對的問題。智能預(yù)測方法在處理復(fù)雜或不完整信息、模擬非線性、自適應(yīng)自學(xué)習(xí)、優(yōu)化算法等方面具有無可比擬的優(yōu)勢[12]，并且正處于預(yù)測研究的最前沿?？梢灶A(yù)見，智能預(yù)測方法將在農(nóng)產(chǎn)品價格預(yù)測領(lǐng)域占據(jù)越來越重要的地位，并發(fā)揮越來越大的作用。因此，與定性預(yù)測方法相比，定量預(yù)測更具有客觀性和科學(xué)性。而智能預(yù)測則將成為農(nóng)產(chǎn)品價格預(yù)測方法的一個新的發(fā)展方向，彌補(bǔ)傳統(tǒng)預(yù)測方法的局限性，具有更加廣闊的應(yīng)用前景。