[发明专利]一种基于大数据技术的单品种农产品价格预测方法

说明书

本发明实施例公开了一种基于大数据技术的单品种农产品价格预测方法，其技术方案要点是：S1，确定农产品需要预测的价格时间；S2，获取历史中该农产品的历史价格走势图表A；S3，从历史价格走势图表A中截取该农产品在需要预测的价格时间前X天的近期价格波动图表B；S4，对比近期价格波动图表B与历史价格走势图表A；S5，截取历史价格走势图表A中与近期价格波动图表B重合度最高的部分，命名该部分图表为相似图表C；S6，根据相似图表C和近期价格波动图表B各个对应节点的差值计算出补偿值，所述节点为每天该农产品的价格；S7，将相似图表C中对应需要预测的价格时间的节点加上补偿值，算出需要预测的价格时间的该种农产品的价格。

技术领域

本发明实施例涉及农产品价格预测技术领域，具体涉及一种基于大数据技术的单品种农产品价格预测方法。

背景技术

农产品是农业中生产的物品，如高粱、稻子、花生、玉米、小麦以及各个地区土特产等。国家规定初级农产品是指农业活动中获得的植物、动物及其产品，不包括经过加工的各类产品。可以说，农产品与人类息息相关，同样，农产品的价格变化也是很多人所关心的重要信息。

中国专利公开了一种农产品的价格预测方法和系统。该方法包括：获取当前时刻与农产品有关的数据信息；对所述数据信息进行分析，得到影响所述农产品未来价格的影响因素；所述影响因素包括：所述数据信息的情感极性，所述数据信息的情感极性用于表征市场的交易情绪；根据所述影响因素、所述农产品的历史价格以及预设的神经网络模型，预测所述农产品未来价格，得到预测结果；其中，所述神经网络模型为基于市场的交易情绪进行建模得到的数学模型。上述的方法，提高了农产品价格预测的精度。但上述的专利通过对市场交易极性的预测，来预测农产品的价格趋势，并不能够得出农产品价格的准确数值。

发明内容

为此，本发明实施例提供一种基于大数据技术的单品种农产品价格预测方法，以解决现有技术中由于只能粗略预测农产品的价格趋势而导致的不能准确得出预测农产品价格数值的问题。

为了实现上述目的，本发明实施例提供如下技术方案：一种基于大数据技术的单品种农产品价格预测方法，包括以下步骤S1，确定一种农产品以及该种农产品需要预测的价格时间；S2，获取历史中该农产品的历史价格走势图表A；S3，从历史价格走势图表A中截取该农产品在需要预测的价格时间前X天的近期价格波动图表B；S4，对比近期价格波动图表B与历史价格走势图表A；S5，截取历史价格走势图表A中与近期价格波动图表B重合度最高的部分，命名该部分图表为相似图表C；S6，根据相似图表C和近期价格波动图表B各个对应节点的差值计算出补偿值，所述节点为每天该农产品的价格；S7，将相似图表C中对应需要预测的价格时间的节点加上补偿值，算出需要预测的价格时间的该种农产品的价格。

本发明实施例的特征还在于，所述补偿值包括影响农作物的各项指标均在正常范围的情况下对农产品预测的价格进行补偿的普通补偿值以及当影响该农作物的某一项超出正常范围对农产品预测的价格进行补偿的重大灾情补偿值。

本发明实施例的特征还在于，所述普通补偿值的计算方法包括S6.1，相似图表C中与近期价格波动图表图表B中每两个对应的节点设置为一组；S6.2，计算每组节点的差值并求出所有差值的平均数，该平均数设置为普通补偿值a，所述补偿值＝a。

本发明实施例的特征还在于，所述重大灾情补偿值包括旱灾补偿值、涝灾补偿值。

本发明实施例的特征还在于，所述旱灾补偿值和涝灾补偿值的计算方法为S8.1，确定需要预测价格的农产品的主要产地；S8.2，收集该产地历史降雨数据和该种农产品的价格数据；S8.3，计算出降雨量对农产品价格的影响系数以及正常降雨量范围。