一种基于局部均衡模型预测玉米总需求量的方法及系统

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，并且更具体地，涉及一种基于局部均衡模型预测玉米总需求量的方法及系统。

背景技术

对粮食数据与信息服务，如何应对市场形势变化、外部环境不确定性、国内外政策影响等提出了更高的服务要求。为响应此目标，实现国内有效稳定的粮食市场数据，需要有全局性、预见性、前瞻性的中长期预测数据服务支持。

发明内容

针对上述问题，本发明提出了一种基于局部均衡模型预测玉米总需求量的方法，包括：

获取历年玉米供求总量数据，所述总量数据包括：总供给量，总需求量及总供求量；

确定总供给量，总需求量及总供求量的平衡关系；

根据平衡关系，基于局部均衡预测模型构建预测模型，根据预测模型预测玉米总需求量。

可选的，总需求量包括，出口玉米需求量、玉米食用需求量、玉米工业加工需求量、玉米种用需求量及玉米饲用消费需求量。

可选的，预测模型包括，出口玉米需求量子模型、玉米食用需求量子模型、玉米工业加工需求量子模型、玉米种用需求量子模型及玉米饲用消费需求量子模型。

可选的，出口玉米需求量子模型，具体如下：

CK.c＝CK.g,r{x|a<＝x<＝b}*CK.n-1

其中，CK.c为预测年出口量，CK.g,r{x|a<＝x<＝b}为增长率区间，a 与b之间的数值为区间限长，x为调整匹配的增长率，CK.n-1为当年的出口量。

可选的，玉米食用需求量子模型，包括：

人均消费指数计算模型，具体如下：

其中，QDFHpcC,H,T为人均消费量，

全部居民消费总量计算模型；

QDFHc,t＝QDFHpcC,H,T*POPHh,t

其中，QDFHc,t为居民的食物用消费总量，QDFHpcC,H,T,为人均消费总量，POPHh,t为人口总量；

其中：食用需求变化率＝{(n-1)年玉米食用消费量—(n-2)年玉米食用年消费量}/((n-2)年玉米食用年消费量)，消费者价格变化率＝{(n-1) 年玉米消费者价格—(n-2)年玉米消费者价格}/((n-2)年玉米消费者价格)，人均收入价格变化率＝{(n-1)年人均收入价格—(n-2)年人均收入价格}/((n-2)年人均收入价格)。

可选的，玉米工业加工需求量子模型，包括：

玉米加工工业指数模型，如下：

其中Ln(p)为工业加工需求量指数、

玉米加工需求量模型，如下：

QDPc,t＝QDPc,tn-1P

其中QDPc,为n年工业加工需求量，QDPc,tn-1为n-1年工业加工需求量作为底数，P作为n年工业指数；

其中，工业需求变化率＝{(n-1)年工业需求量—(n-2)年工业需求量}/((n-2)年工业需求量)。价格需求变化率＝{(n-1)年价格需求量—(n- 2)年价格需求量}/((n-2)年价格需求量)

其中，收入变化率＝{(n-1)年人均可支配收入—(n-2)年人均可支配收入}/((n-2)年人均可支配收入)；

其中，人口增长率＝{(n-1)年人口总量—(n-2)年人口总量}/((n-2) 年人口总量)。

可选的，玉米种用需求量子模型如下：

QDSc,t＝IOXSc,t*QXc,t

其中，QDSc,t为种用需求量，IOXSc,t每亩用种量,QXc,t表示种用面积；

每亩用种量：IOXSc,t＝IOXSc,tn-1*IOXSc,t{x|a<＝x<＝b}；

其中：IOXSc,tn-1为n-1年每亩用种量(单位：吨)，IOXSc,t {x|a<＝x<＝b}种每亩用种量增长区间，a与b之间的数值表示区间限长，x 表示调整匹配的增长率；

种植面积：QXc,t＝QXc,tn-1*QXc,t{x|a<＝x<＝b}；

其中：QXc,tn-1为n-1年种植面积，QXc,t{x|a<＝x<＝b}为种植面积增长区间，a与b之间的数值为区间限长，x为调整匹配的增长率。

可选的，玉米饲用消费需求量子模型，包括：

其中，FESym为畜产品的饲料需求量，L1ym为饲料转化系数，QXsl,t 为总畜产品产量,

饲料转化系数L1ym＝L1ym.n-1*L1ym{x|a<＝x<＝b}；

其中，L1clvs.n-1为饲料n-1年系数的值，L1clvs{x|a<＝x<＝b}为饲料转化系数变化区间；

QXsl,t为畜产品产量＝QXsl,t.n-1*QXsl,t{x|a<＝x<＝b}；

其中，QXsl,t.n-1为畜产品n-1年的值，QXsl,t{x|a<＝x<＝b}为畜产品产量变化区间。

本发明还提出了一种基于局部均衡模型预测玉米总需求量的系统，包括：

采集单元，获取历年玉米供求总量数据，所述总量数据包括：总供给量，总需求量及总供求量；

关系确定单元，确定总供给量，总需求量及总供求量的平衡关系；

模型构建及输出单元，根据平衡关系，基于局部均衡预测模型构建预测模型，根据预测模型预测玉米总需求量。

可选的，总需求量包括，出口玉米需求量、玉米食用需求量、玉米工业加工需求量、玉米种用需求量及玉米饲用消费需求量。

可选的，预测模型包括，出口玉米需求量子模型、玉米食用需求量子模型、玉米工业加工需求量子模型、玉米种用需求量子模型及玉米饲用消费需求量子模型。

可选的，出口玉米需求量子模型，具体如下：

CK.c＝CK.g,r{x|a<＝x<＝b}*CK.n-1

其中，CK.c为预测年出口量，CK.g,r{x|a<＝x<＝b}为增长率区间，a 与b之间的数值为区间限长，x为调整匹配的增长率，CK.n-1为当年的出口量。

可选的，玉米食用需求量子模型，包括：

人均消费指数计算模型，具体如下：

其中，QDFHpcC,H,T为人均消费量，

全部居民消费总量计算模型；

QDFHc,t＝QDFHpcC,H,T*POPHh,t

其中，QDFHc,t为居民的食物用消费总量，QDFHpcC,H,T,为人均消费总量，POPHh,t为人口总量；

其中：食用需求变化率＝{(n-1)年玉米食用消费量—(n-2)年玉米食用年消费量}/((n-2)年玉米食用年消费量)，消费者价格变化率＝{(n-1) 年玉米消费者价格—(n-2)年玉米消费者价格}/((n-2)年玉米消费者价格)，人均收入价格变化率＝{(n-1)年人均收入价格—(n-2)年人均收入价格}/((n-2)年人均收入价格)。

可选的，玉米工业加工需求量子模型，包括：

玉米加工工业指数模型，如下：

其中Ln(p)为工业加工需求量指数、

玉米加工需求量模型，如下：

QDPc,t＝QDPc,tn-1P

其中QDPc,为n年工业加工需求量，QDPc,tn-1为n-1年工业加工需求量作为底数，P作为n年工业指数；

其中，工业需求变化率＝{(n-1)年工业需求量—(n-2)年工业需求量}/((n-2)年工业需求量)。价格需求变化率＝{(n-1)年价格需求量—(n- 2)年价格需求量}/((n-2)年价格需求量)

其中，收入变化率＝{(n-1)年人均可支配收入—(n-2)年人均可支配收入}/((n-2)年人均可支配收入)；

其中，人口增长率＝{(n-1)年人口总量—(n-2)年人口总量}/((n-2) 年人口总量)。

可选的，玉米种用需求量子模型如下：

QDSc,t＝IOXSc,t*QXc,t

其中，QDSc,t为种用需求量，IOXSc,t每亩用种量,QXc,t表示种用面积；

每亩用种量：IOXSc,t＝IOXSc,tn-1*IOXSc,t{x|a<＝x<＝b}；

其中：IOXSc,tn-1为n-1年每亩用种量(单位：吨)，IOXSc,t {x|a<＝x<＝b}种每亩用种量增长区间，a与b之间的数值表示区间限长，x 表示调整匹配的增长率；

种植面积：QXc,t＝QXc,tn-1*QXc,t{x|a<＝x<＝b}；

其中：QXc,tn-1为n-1年种植面积，QXc,t{x|a<＝x<＝b}为种植面积增长区间，a与b之间的数值为区间限长，x为调整匹配的增长率。

可选的，玉米饲用消费需求量子模型，包括：

其中，FESym为畜产品的饲料需求量，L1ym为饲料转化系数，QXsl,t 为总畜产品产量,

饲料转化系数L1ym＝L1ym.n-1*L1ym{x|a<＝x<＝b}；

其中，L1clvs.n-1为饲料n-1年系数的值，L1clvs{x|a<＝x<＝b}为饲料转化系数变化区间；

QXsl,t为畜产品产量＝QXsl,t.n-1*QXsl,t{x|a<＝x<＝b}；

其中，QXsl,t.n-1为畜产品n-1年的值，QXsl,t{x|a<＝x<＝b}为畜产品产量变化区间。

本发明能够全面的、系统的预测未来国内玉米市场趋势，预测的结果能够有效的辅助相关粮食行业从业者预估未来变化，提高粮食行业从业者判断发展趋势的能力。

附图说明

图1为本发明方法的流程图；

图2为本发明系统的结构图。

具体实施方式

现在参考附图介绍本发明的示例性实施方式，然而，本发明可以用许多不同的形式来实施，并且不局限于此处描述的实施例，提供这些实施例是为了详尽地且完全地公开本发明，并且向所属技术领域的技术人员充分传达本发明的范围。对于表示在附图中的示例性实施方式中的术语并不是对本发明的限定。在附图中，相同的单元/元件使用相同的附图标记。

除非另有说明，此处使用的术语(包括科技术语)对所属技术领域的技术人员具有通常的理解含义。另外，可以理解的是，以通常使用的词典限定的术语，应当被理解为与其相关领域的语境具有一致的含义，而不应该被理解为理想化的或过于正式的意义。

本发明提出了一种基于局部均衡模型预测玉米总需求量的方法，如图1所示，包括：

获取历年玉米供求总量数据，所述总量数据包括：总供给量，总需求量及总供求量；

确定总供给量，总需求量及总供求量的平衡关系；

根据平衡关系，基于局部均衡预测模型构建预测模型，根据预测模型预测玉米总需求量。

其中，总需求量包括，出口玉米需求量、玉米食用需求量、玉米工业加工需求量、玉米种用需求量及玉米饲用消费需求量。

其中，预测模型包括，出口玉米需求量子模型、玉米食用需求量子模型、玉米工业加工需求量子模型、玉米种用需求量子模型及玉米饲用消费需求量子模型。

其中，出口玉米需求量子模型，具体如下：

CK.c＝CK.g,r{x|a<＝x<＝b}*CK.n-1

其中，CK.c为预测年出口量，CK.g,r{x|a<＝x<＝b}为增长率区间，a 与b之间的数值为区间限长，x为调整匹配的增长率，CK.n-1为当年的出口量。

其中，玉米食用需求量子模型，包括：

人均消费指数计算模型，具体如下：

其中，QDFHpcC,H,T为人均消费量，

全部居民消费总量计算模型；

QDFHc,t＝QDFHpcC,H,T*POPHh,t

其中，QDFHc,t为居民的食物用消费总量，QDFHpcC,H,T,为人均消费总量，POPHh,t为人口总量；

其中：食用需求变化率＝{(n-1)年玉米食用消费量—(n-2)年玉米食用年消费量}/((n-2)年玉米食用年消费量)，消费者价格变化率＝{(n-1) 年玉米消费者价格—(n-2)年玉米消费者价格}/((n-2)年玉米消费者价格)，人均收入价格变化率＝{(n-1)年人均收入价格—(n-2)年人均收入价格}/((n-2)年人均收入价格)。

其中，玉米工业加工需求量子模型，包括：

玉米加工工业指数模型，如下：

其中Ln(p)为工业加工需求量指数、

玉米加工需求量模型，如下：

QDPc,t＝QDPc,tn-1P

其中QDPc,为n年工业加工需求量，QDPc,tn-1为n-1年工业加工需求量作为底数，P作为n年工业指数；

其中，工业需求变化率＝{(n-1)年工业需求量—(n-2)年工业需求量}/((n-2)年工业需求量)。价格需求变化率＝{(n-1)年价格需求量—(n- 2)年价格需求量}/((n-2)年价格需求量)

其中，收入变化率＝{(n-1)年人均可支配收入—(n-2)年人均可支配收入}/((n-2)年人均可支配收入)；

其中，人口增长率＝{(n-1)年人口总量—(n-2)年人口总量}/((n-2) 年人口总量)。

其中，玉米种用需求量子模型如下：

QDSc,t＝IOXSc,t*QXc,t

其中，QDSc,t为种用需求量，IOXSc,t每亩用种量,QXc,t表示种用面积；

每亩用种量：IOXSc,t＝IOXSc,tn-1*IOXSc,t{x|a<＝x<＝b}；

其中：IOXSc,tn-1为n-1年每亩用种量(单位：吨)，IOXSc,t {x|a<＝x<＝b}种每亩用种量增长区间，a与b之间的数值表示区间限长，x 表示调整匹配的增长率；

种植面积：QXc,t＝QXc,tn-1*QXc,t{x|a<＝x<＝b}；

其中：QXc,tn-1为n-1年种植面积，QXc,t{x|a<＝x<＝b}为种植面积增长区间，a与b之间的数值为区间限长，x为调整匹配的增长率。

其中，玉米饲用消费需求量子模型，包括：

其中，FESym为畜产品的饲料需求量，L1ym为饲料转化系数，QXsl,t 为总畜产品产量,

饲料转化系数L1ym＝L1ym.n-1*L1ym{x|a<＝x<＝b}；

其中，L1clvs.n-1为饲料n-1年系数的值，L1clvs{x|a<＝x<＝b}为饲料转化系数变化区间；

QXsl,t为畜产品产量＝QXsl,t.n-1*QXsl,t{x|a<＝x<＝b}；

其中，QXsl,t.n-1为畜产品n-1年的值，QXsl,t{x|a<＝x<＝b}为畜产品产量变化区间。

本发明还提出了一种基于局部均衡模型预测玉米总需求量的系统200，如图2所示，包括：

采集单元201，获取历年玉米供求总量数据，所述总量数据包括：总供给量，总需求量及总供求量；

关系确定单元202，确定总供给量，总需求量及总供求量的平衡关系；

模型构建及输出单元203，根据平衡关系，基于局部均衡预测模型构建预测模型，根据预测模型预测玉米总需求量。

其中，总需求量包括，出口玉米需求量、玉米食用需求量、玉米工业加工需求量、玉米种用需求量及玉米饲用消费需求量。

其中，预测模型包括，出口玉米需求量子模型、玉米食用需求量子模型、玉米工业加工需求量子模型、玉米种用需求量子模型及玉米饲用消费需求量子模型。

其中，出口玉米需求量子模型，具体如下：

CK.c＝CK.g,r{x|a<＝x<＝b}*CK.n-1

其中，CK.c为预测年出口量，CK.g,r{x|a<＝x<＝b}为增长率区间，a 与b之间的数值为区间限长，x为调整匹配的增长率，CK.n-1为当年的出口量。

其中，玉米食用需求量子模型，包括：

人均消费指数计算模型，具体如下：

其中，QDFHpcC,H,T为人均消费量，

全部居民消费总量计算模型；

QDFHc,t＝QDFHpcC,H,T*POPHh,t

其中，QDFHc,t为居民的食物用消费总量，QDFHpcC,H,T,为人均消费总量，POPHh,t为人口总量；

其中：食用需求变化率＝{(n-1)年玉米食用消费量—(n-2)年玉米食用年消费量}/((n-2)年玉米食用年消费量)，消费者价格变化率＝{(n-1) 年玉米消费者价格—(n-2)年玉米消费者价格}/((n-2)年玉米消费者价格)，人均收入价格变化率＝{(n-1)年人均收入价格—(n-2)年人均收入价格}/((n-2)年人均收入价格)。

其中，玉米工业加工需求量子模型，包括：

玉米加工工业指数模型，如下：

其中Ln(p)为工业加工需求量指数、

玉米加工需求量模型，如下：

QDPc,t＝QDPc,tn-1P

其中QDPc,为n年工业加工需求量，QDPc,tn-1为n-1年工业加工需求量作为底数，P作为n年工业指数；

其中，工业需求变化率＝{(n-1)年工业需求量—(n-2)年工业需求量}/((n-2)年工业需求量)。价格需求变化率＝{(n-1)年价格需求量—(n- 2)年价格需求量}/((n-2)年价格需求量)

其中，收入变化率＝{(n-1)年人均可支配收入—(n-2)年人均可支配收入}/((n-2)年人均可支配收入)；

其中，人口增长率＝{(n-1)年人口总量—(n-2)年人口总量}/((n-2) 年人口总量)。

其中，玉米种用需求量子模型如下：

QDSc,t＝IOXSc,t*QXc,t

其中，QDSc,t为种用需求量，IOXSc,t每亩用种量,QXc,t表示种用面积；

每亩用种量：IOXSc,t＝IOXSc,tn-1*IOXSc,t{x|a<＝x<＝b}；

其中：IOXSc,tn-1为n-1年每亩用种量(单位：吨)，IOXSc,t {x|a<＝x<＝b}种每亩用种量增长区间，a与b之间的数值表示区间限长，x 表示调整匹配的增长率；

种植面积：QXc,t＝QXc,tn-1*QXc,t{x|a<＝x<＝b}；

其中：QXc,tn-1为n-1年种植面积，QXc,t{x|a<＝x<＝b}为种植面积增长区间，a与b之间的数值为区间限长，x为调整匹配的增长率。

其中，玉米饲用消费需求量子模型，包括：

其中，FESym为畜产品的饲料需求量，L1ym为饲料转化系数，QXsl,t 为总畜产品产量,

饲料转化系数L1ym＝L1ym.n-1*L1ym{x|a<＝x<＝b}；

其中，L1clvs.n-1为饲料n-1年系数的值，L1clvs{x|a<＝x<＝b}为饲料转化系数变化区间；

QXsl,t为畜产品产量＝QXsl,t.n-1*QXsl,t{x|a<＝x<＝b}；

其中，QXsl,t.n-1为畜产品n-1年的值，QXsl,t{x|a<＝x<＝b}为畜产品产量变化区间。

本发明能够全面的、系统的预测未来国内玉米市场趋势，预测的结果能够有效的辅助相关粮食行业从业者预估未来变化，提高粮食行业从业者判断发展趋势的能力。

本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。本申请实施例中的方案可以采用各种计算机语言实现，例如，面向对象的程序设计语言Java和直译式脚本语言JavaScript等。

本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

尽管已描述了本申请的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本申请范围的所有变更和修改。

显然，本领域的技术人员可以对本申请进行各种改动和变型而不脱离本申请的精神和范围。这样，倘若本申请的这些修改和变型属于本申请权利要求及其等同技术的范围之内，则本申请也意图包含这些改动和变型在内。