基于MIV-GA-BP神经网络的我国棉价预测研究
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近年 来 ，棉价 预 测 研 究 取 得 了 较 大 进 展 。定
作 者 简 介 ：吴 叶 （１９９Ｏ ），女 ，在 读 硕 士 研 究 生 ；方 少 勇 ，通 信 作 者 ，副教 授 ，ｓｅａｎｗｏｒｋ＠ １２６．ｔｏｍ 收稿 日期 ：２０１８—０１－ｌ５
性 分 析研究 方 面 ，研 究 人 员 通 过 棉 花 基本 面分 析 对 未来 价 格做 出判 断 ，如 张 郡 凌 在 分 析棉 花 供 需 状 况 基础上 ，认 为 ２０１０年 中 国籽棉 价应 在每 千克 ６．４元 ～ ７．０元 运 行 ｌ ＿２ ；柴 经 分 析 棉 花 供 需 状 况 后 ，认 为 ２０１６年 国 内棉 价 或 现两 极 分 化 现 象 ，市 场 价格 难有 改善 ］。定 量 预 测研 究 方 面 ，学 者 们 采 取 了 自回归 移动 平均 模 型 ＡＲＭＡｌ４］、神 经 网络
第 ４６卷 第 ７期 ２０１８年 ７月
棉 瞌 技 术
Ｃｏｔｔｏｎ Ｔｅｘｔｉｌｅ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ
基 于 ＭＩＶ—ＧＡ—ＢＰ神 经 网络 的我 国棉 价 预 测 研 究
吴 叶 刘 婷 婷 方 少 勇
（北 京 林 业 大 学 ，北 京 ，１０００８３）
摘 要 ： 探 究 了 ＭＩＶ－ＧＡ—ＢＰ神 经网络模型对我 ＩＮ棉花价格预 测的情 况。以 国家棉 花价格指 数 Ｂ作 为棉 价 反 映 指 标 ，选取 了棉 花 产 量 、进 口量 、消 费量 等 １３个 影 响棉 花 价 格 的 因 素 ，采 用 平 均 影 响 值 （ＭＩＶ）、遗 传 算 法
（ＧＡ）与 ＢＰ神 经 网 络相 结 合 的 方 法 ，按 照 １５ 的 淘 汰 率 进 行 筛选 ，得 出 我 国棉 价 波 动 的 主要 影 响 因素 ，并 在 此 基 础 上 构 建 了 ＭＩＶ—ＧＡ—ＢＰ神 经 网络 模 型 。 以 ２０１５年 １月一 ２Ｏ１７年 １２月 的 ３１２８Ｂ棉 花 月度 平 均 价 格 为样 本 数 据 ，进 行 ＭＩＶ－ＧＡ—ＢＰ模 型拟 合 精 度 评 估 和 预 ＇ ａｌ４精 度 评 估 。认 为 ：基 于 Ｍ ＩＶ—ＧＡ—ＢＰ神 经 网络 模 型 拟 合 精 度 良 好 ，预 测 精 度 较 高 ，训 练 样 本 可 反 映 ９９ 的 样 本 特 征 。
关 键 词 ： 国 家 棉 花 价 格 指 数 ；ＢＰ神 经 网 络 ；平 均 影 响 值 ；变 量 筛选 ；价 格 预 测 中 图 分 类 号 ：ＴＳ１０１．８ 文 献 标 志 码 ：Ａ 文 章 编 号 ：１０００—７４１５（２０１８）０７—００７７—０４
Ｆｏｒｅｃａｓｔ ｏｆ ＣＮ Ｃｏｔｔｏｎ Ｂ Ｂａｓｅｄ ｏｎ Ｍ ＩＶ－—ＧＡ·－ＢＰ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ
Ｋｅｙ Ｗ ｏｒｄｓ ＣＮ Ｃｏｔｔｏｎ Ｂ ，ＢＰ Ｎ ｅｕｒａｌ Ｎ ｅｔｗｏｒｋ，Ｍ ｅａｎ Ｉｍ ｐａｃｔ Ｖ ａｌｕｅ，Ｖ ａｒｉａｔｅ Ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ，Ｐｒｉｃｅ Ｆｏｒｅｃａｓｔ
１ 研 究 背 景
市场 经济 中 的所有决 策 均建 立在 对未 来 的假 设 ，即预测 基 础 上Ⅲ１］。价 格 预 测 是 市 场 预 测 的核 心 内容 ，精 准 、有效 的价 格预 测可 使市 场 主体在 博 弈 中更 好 地避 险趋 利 。棉花 是我 国重 要 的经 济作 物 ，棉价 走 势 关 系着 棉 农 、纺 织 企业 的切 身 利 益 ， 也关 系着 棉 产业 链 的发 展 态 势 。 因此 ，棉 价 预 测 具有 重大 的实 践意 义 。
Ｖ Ｙｅ ＬＩＵ Ｔｉｎｇｔｉｎｇ ＦＡＮ Ｇ Ｓｈａｏｙｏｎｇ （Ｂｅｉｊｉｎｇ Ｆｏｒｅｓｔｒｙ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｕａｔｉｏｎ ｏｆ ＣＮ Ｃｏｔｔｏｎ Ｂｂｙ ｕｓｉｎｇ Ｍ ＩＶ ＧＡ ＢＰ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗ ｏｒｋ ｍ ｏｄｅｌ ｗ ａｓ ｄｉｓｃｕｓｓｅｄ．Ｔ ｈｅ ｎａ— ｔｉｏｎａｌ ＣＮ Ｃｏｔｔｏｎ Ｂ ｗ ａｓ ｕｓｅｄ ａｓ ｒｅｆｌｅｃｔｉｏｎ ｉｎｄｅｘ ｏｆ ｃｏｔｔｏｎ ｐｒｉｃｅｓ．１ ３ ｆａｃｔｏｒｓ ａｆｆｅｃｔｉｎｇ ｃｏｔｔｏｎ ｐｒｉｃｅｓ ｓｕｃｈ ａｓ ｃｏｔｔｏｎ ｏｕｔｐｕｔ，ｉｍ ｐｏｒｔ ｏｕｔｐｕｔ ａｎｄ ｃｏｎｓｕｍ ｐｔｉｏｎ ｏｕｔｐｕｔ ｗ ｅｒｅ ｓｅｌｅｃｔｅｄ．Ｔｈｅ ｃｏｍ ｂｉｎａｔｉｏｎ ｍ ｅｔｈｏｄ ｏｆ ｍ ｅａｎ ｉｍ ｐａｃｔ ｖａｌｕｅ （Ｍ ＩＶ），ｇｅｎｅｔｉｃ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ （ＧＡ）ａｎｄ ＢＰ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ ｗａｓ ｓｃｒｅｅｎｅｄ ａｃｃｏｒｄｉｎｇ ｔＯ ｔｈｅ ｅｌｉｍｉｎａｔｉｏｎ ｒａｔｅ ｏｆ １ ５％ ． Ｍ ａｉｎ ｉｎｆｌｕｅｎｃｉｎｇ ｆａｃｔｏｒｓ ｏｆ ＣＮ Ｃｏｔｔｏｎ Ｂ ｗ ｅｒｅ ｏｂｔａｉｎｅｄ．Ｍ ＩＶ－ＧＡ －ＢＰ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗ ｏｒｋ ｍ ｏｄｅｌ ｗ ａｓ ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄ ｏｎ ｔｈｉｓ ｂａｓｉｓ．Ｔｈｅ ｍｏｎｔｈｌｙ ａｖｅｒａｇｅ ｄａｔａ ｏｆ ３１２８Ｂ ｃｏｔｔｏｎ ｐｒｉｃｅ ｆｒｏｍ Ｊａｎｕａｒｙ ２０１５ ｔＯ Ｄｅｃｅｍｂｅｒ ２０１７ ｗｅｒｅ ｔａｋｅｎ ａｓ ｓａｍ ｐｌｅ ｄａｔａ．ｆｉｔｔｉｎｇ ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ ａｎｄ ｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇ ａｃｃｕｒａｃｙ ｏｆ Ｍ ＩＶ —ＧＡ —ＢＰ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗ ｏｒｋ ｍ ｏｄｅ１ ｗｅｒｅ ｅｖａｌｕａｔｅｄ．Ｉｔ ｉｓ ｃｏｎｓｉｄｅｒｅｄ ｔｈａｔ ｆｉｔｔｉｎｇ ａｃｃｕｒａｃｙ ｏｆ Ｍ ＩＶ —Ｇ Ａ—ＢＰ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ ｍ ｏｄｅｌ ｉｓ ｂｅｔｔｅｒ ａｎｄ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ａｃｃｕｒａｃｙ ｏｆ ｔｈｅ ｍ ｏｄｅｌ ｉｓ ｈｉｇｈｅｒ．Ｔｈｅ ｔｒａｉｎｉｎｇ ｓａｍ ｐｌｅ ｃａｎ ｒｅｆｌｅｃｔ ９ ９ ｓａｍ ｐｌｅ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ．
作 者 简 介 ：吴 叶 （１９９Ｏ ），女 ，在 读 硕 士 研 究 生 ；方 少 勇 ，通 信 作 者 ，副教 授 ，ｓｅａｎｗｏｒｋ＠ １２６．ｔｏｍ 收稿 日期 ：２０１８—０１－ｌ５
性 分 析研究 方 面 ，研 究 人 员 通 过 棉 花 基本 面分 析 对 未来 价 格做 出判 断 ，如 张 郡 凌 在 分 析棉 花 供 需 状 况 基础上 ，认 为 ２０１０年 中 国籽棉 价应 在每 千克 ６．４元 ～ ７．０元 运 行 ｌ ＿２ ；柴 经 分 析 棉 花 供 需 状 况 后 ，认 为 ２０１６年 国 内棉 价 或 现两 极 分 化 现 象 ，市 场 价格 难有 改善 ］。定 量 预 测研 究 方 面 ，学 者 们 采 取 了 自回归 移动 平均 模 型 ＡＲＭＡｌ４］、神 经 网络
第 ４６卷 第 ７期 ２０１８年 ７月
棉 瞌 技 术
Ｃｏｔｔｏｎ Ｔｅｘｔｉｌｅ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ
基 于 ＭＩＶ—ＧＡ—ＢＰ神 经 网络 的我 国棉 价 预 测 研 究
吴 叶 刘 婷 婷 方 少 勇
（北 京 林 业 大 学 ，北 京 ，１０００８３）
摘 要 ： 探 究 了 ＭＩＶ－ＧＡ—ＢＰ神 经网络模型对我 ＩＮ棉花价格预 测的情 况。以 国家棉 花价格指 数 Ｂ作 为棉 价 反 映 指 标 ，选取 了棉 花 产 量 、进 口量 、消 费量 等 １３个 影 响棉 花 价 格 的 因 素 ，采 用 平 均 影 响 值 （ＭＩＶ）、遗 传 算 法
（ＧＡ）与 ＢＰ神 经 网 络相 结 合 的 方 法 ，按 照 １５ 的 淘 汰 率 进 行 筛选 ，得 出 我 国棉 价 波 动 的 主要 影 响 因素 ，并 在 此 基 础 上 构 建 了 ＭＩＶ—ＧＡ—ＢＰ神 经 网络 模 型 。 以 ２０１５年 １月一 ２Ｏ１７年 １２月 的 ３１２８Ｂ棉 花 月度 平 均 价 格 为样 本 数 据 ，进 行 ＭＩＶ－ＧＡ—ＢＰ模 型拟 合 精 度 评 估 和 预 ＇ ａｌ４精 度 评 估 。认 为 ：基 于 Ｍ ＩＶ—ＧＡ—ＢＰ神 经 网络 模 型 拟 合 精 度 良 好 ，预 测 精 度 较 高 ，训 练 样 本 可 反 映 ９９ 的 样 本 特 征 。
关 键 词 ： 国 家 棉 花 价 格 指 数 ；ＢＰ神 经 网 络 ；平 均 影 响 值 ；变 量 筛选 ；价 格 预 测 中 图 分 类 号 ：ＴＳ１０１．８ 文 献 标 志 码 ：Ａ 文 章 编 号 ：１０００—７４１５（２０１８）０７—００７７—０４
Ｆｏｒｅｃａｓｔ ｏｆ ＣＮ Ｃｏｔｔｏｎ Ｂ Ｂａｓｅｄ ｏｎ Ｍ ＩＶ－—ＧＡ·－ＢＰ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ
Ｋｅｙ Ｗ ｏｒｄｓ ＣＮ Ｃｏｔｔｏｎ Ｂ ，ＢＰ Ｎ ｅｕｒａｌ Ｎ ｅｔｗｏｒｋ，Ｍ ｅａｎ Ｉｍ ｐａｃｔ Ｖ ａｌｕｅ，Ｖ ａｒｉａｔｅ Ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ，Ｐｒｉｃｅ Ｆｏｒｅｃａｓｔ
１ 研 究 背 景
市场 经济 中 的所有决 策 均建 立在 对未 来 的假 设 ，即预测 基 础 上Ⅲ１］。价 格 预 测 是 市 场 预 测 的核 心 内容 ，精 准 、有效 的价 格预 测可 使市 场 主体在 博 弈 中更 好 地避 险趋 利 。棉花 是我 国重 要 的经 济作 物 ，棉价 走 势 关 系着 棉 农 、纺 织 企业 的切 身 利 益 ， 也关 系着 棉 产业 链 的发 展 态 势 。 因此 ，棉 价 预 测 具有 重大 的实 践意 义 。
Ｖ Ｙｅ ＬＩＵ Ｔｉｎｇｔｉｎｇ ＦＡＮ Ｇ Ｓｈａｏｙｏｎｇ （Ｂｅｉｊｉｎｇ Ｆｏｒｅｓｔｒｙ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｕａｔｉｏｎ ｏｆ ＣＮ Ｃｏｔｔｏｎ Ｂｂｙ ｕｓｉｎｇ Ｍ ＩＶ ＧＡ ＢＰ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗ ｏｒｋ ｍ ｏｄｅｌ ｗ ａｓ ｄｉｓｃｕｓｓｅｄ．Ｔ ｈｅ ｎａ— ｔｉｏｎａｌ ＣＮ Ｃｏｔｔｏｎ Ｂ ｗ ａｓ ｕｓｅｄ ａｓ ｒｅｆｌｅｃｔｉｏｎ ｉｎｄｅｘ ｏｆ ｃｏｔｔｏｎ ｐｒｉｃｅｓ．１ ３ ｆａｃｔｏｒｓ ａｆｆｅｃｔｉｎｇ ｃｏｔｔｏｎ ｐｒｉｃｅｓ ｓｕｃｈ ａｓ ｃｏｔｔｏｎ ｏｕｔｐｕｔ，ｉｍ ｐｏｒｔ ｏｕｔｐｕｔ ａｎｄ ｃｏｎｓｕｍ ｐｔｉｏｎ ｏｕｔｐｕｔ ｗ ｅｒｅ ｓｅｌｅｃｔｅｄ．Ｔｈｅ ｃｏｍ ｂｉｎａｔｉｏｎ ｍ ｅｔｈｏｄ ｏｆ ｍ ｅａｎ ｉｍ ｐａｃｔ ｖａｌｕｅ （Ｍ ＩＶ），ｇｅｎｅｔｉｃ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ （ＧＡ）ａｎｄ ＢＰ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ ｗａｓ ｓｃｒｅｅｎｅｄ ａｃｃｏｒｄｉｎｇ ｔＯ ｔｈｅ ｅｌｉｍｉｎａｔｉｏｎ ｒａｔｅ ｏｆ １ ５％ ． Ｍ ａｉｎ ｉｎｆｌｕｅｎｃｉｎｇ ｆａｃｔｏｒｓ ｏｆ ＣＮ Ｃｏｔｔｏｎ Ｂ ｗ ｅｒｅ ｏｂｔａｉｎｅｄ．Ｍ ＩＶ－ＧＡ －ＢＰ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗ ｏｒｋ ｍ ｏｄｅｌ ｗ ａｓ ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄ ｏｎ ｔｈｉｓ ｂａｓｉｓ．Ｔｈｅ ｍｏｎｔｈｌｙ ａｖｅｒａｇｅ ｄａｔａ ｏｆ ３１２８Ｂ ｃｏｔｔｏｎ ｐｒｉｃｅ ｆｒｏｍ Ｊａｎｕａｒｙ ２０１５ ｔＯ Ｄｅｃｅｍｂｅｒ ２０１７ ｗｅｒｅ ｔａｋｅｎ ａｓ ｓａｍ ｐｌｅ ｄａｔａ．ｆｉｔｔｉｎｇ ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ ａｎｄ ｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇ ａｃｃｕｒａｃｙ ｏｆ Ｍ ＩＶ —ＧＡ —ＢＰ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗ ｏｒｋ ｍ ｏｄｅ１ ｗｅｒｅ ｅｖａｌｕａｔｅｄ．Ｉｔ ｉｓ ｃｏｎｓｉｄｅｒｅｄ ｔｈａｔ ｆｉｔｔｉｎｇ ａｃｃｕｒａｃｙ ｏｆ Ｍ ＩＶ —Ｇ Ａ—ＢＰ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ ｍ ｏｄｅｌ ｉｓ ｂｅｔｔｅｒ ａｎｄ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ａｃｃｕｒａｃｙ ｏｆ ｔｈｅ ｍ ｏｄｅｌ ｉｓ ｈｉｇｈｅｒ．Ｔｈｅ ｔｒａｉｎｉｎｇ ｓａｍ ｐｌｅ ｃａｎ ｒｅｆｌｅｃｔ ９ ９ ｓａｍ ｐｌｅ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ．