[发明专利]一种粮食消费量预测方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种粮食消费量预测方法，属于粮食安全技术领域。

背景技术

保障国家粮食安全是中国农业政策的核心，并受到国内外的广泛关注。进行粮食消费总量预测研究，对了解粮食消费需求动态、把握粮食消费增长趋势和变动方向、确保国家粮食安全和粮食种植业结构的稳妥调整具有重要意义。农业产业结构战略性调整是实现农业现代化的客观需要，但粮食播种面积和产量的持续下降，将对我国的粮食供应和粮食安全构成巨大的潜在威胁。粮食消费总量预测是未来我国进行粮食生产结构调整、确保国家粮食安全的基本理论依据。

现有关于未来中国粮食消费量变化的分析主要依据两种方法：第一，基于中国过去粮食供需变化进行的“展望”分析，这些分析主要就生产所面临的挑战或消费层面的变化展开研究，由于所采用的分析视角和分析者的认知不同，得到的结论差异通常较为显著。第二，釆用各种数量模型，在一定的关于未来生产和需求变化假设基础上，预测未来中国粮食供需变化。较早的定量研究主要采用时间序列模型，最简单的方式是增长率假定方法，更复杂的模型包括：ARMA/ARIMA模型和GARCH模型。然而，由于所采用的模型理论方法、未来条件假设和关键模型参数等不同，结论往往存在较大差异。

然而，随着我国工业化、信息化、城镇化与农业现代化快速推进，导致我国人口数量、膳食结构、饮食习惯、人均收入水平、生物资源发展等发生急剧变化，而所有这些因素均会引起粮食和其他主要农产品的消费需求发生巨大变化。从而引起粮食消费量时间序列的随机性、季节性、周期性变化。

发明内容

本发明的目的是提供一种粮食消费量预测方法，以解决现有粮食消费量预测中存在的计算复杂、成本高、预测精度差以及所需数据量大的问题。

本发明为解决上述技术问题提供了一种粮食消费量预测方法，该预测方法包括以下步骤：

1)获取粮食消费量序列，利用小波变换将该粮食消费量序列分解得到尺度分量序列和细节分量序列；

2)根据尺度分量序列的稳定性特征计算尺度分量的累加序列和邻近值序列，并以该序列得到参数向量得到尺度分量预测序列；

3)根据细节分量序列的随机性特征对细节分量序列采用极限学习机进行处理以得到细节分量预测序列；

4)按照小波变换分解的层数对细节分量预测序列赋予不同权值；

5)将各层细节分量预测序列与对应层权值相乘后求和，并将求和结果再加上尺度分量预测序列得到结果即为粮食消费量的预测序列。

所述步骤2)中尺度分量预测序列的计算过程如下：

a.对尺度分量序列A_m进行归一化处理得到归一化序列

b.根据得到的归一化序列计算其累加求和序列以及该求和序列的邻近均值序列

c.由邻近均值序列计算参数向量ξ，并根据该参数向量ξ建立预测模型；

d.由预测模型生成归一化序列的预测序列对预测序列进行反归一化处理，得到低频分量预测序列即为所求的尺度分量预测序列

所述步骤c中参数向量ξ的计算公式如下：