[发明专利]农产品价格趋势预测方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种农产品价格趋势预测方法，具体涉及一种利用计算机技术对农产品价格的长期趋势进行预测的方法，本发明属于计算机技术领域。

背景技术

我国是一个农业大国，农业人口众多，农作物种类繁杂。在过去的十几年里，国家投入了大量的人力和物力来支持农业和农村的经济发展，取得了显著的效果。作为农业和农村经济发展的一个组成部分，农业信息化在发展中起着举足轻重的作用。农业信息化领域中，监测农产品的价格走势并进行有效预测对政府进行宏观调控以及农业生产者制定生产策略都具有十分重要的意义。

趋势，表示事物的发展动向。趋势预测，通常意义下指的是对于某种物体的发展动向进行有规律地预测。对农产品价格的预测包括对农产品的价格进行短期的离散数据预测和长期的走势预测。例如，对未来5天的西红柿价格的具体数字的预测属于短期预测，而对未来1个月的西红柿价格的整体走势预测属于长期预测。对农产品价格进行长期的走势预测，也称为农产品价格趋势预测。农产品价格的预测趋势分为三种：看涨（预测的未来趋势为上升）、看跌（预测的未来趋势为下降）、看平（预测的未来趋势为平稳）。通过搜集和分析互联网上发布的权威的专家预测观点进而对农产品的未来价格趋势进行有效预测，是本发明的主要目标和创新之处。

影响农产品价格波动的因素有很多，例如季节性因素、气候性因素、农产品的供需变化和流通成本因素等等，这导致了对农产品的价格进行预测是一项具有挑战性的任务。目前，国内外对农产品的价格预测主要集中于定性和定量两种预测方法。定性预测方法主要借助于专家的经验知识对农产品的未来走势给出个人主观预测，该类方法的主观随意性大，预测的精确性往往受限于专家经验的丰富程度。定量预测方法主要通过对农产品的市场价格建立数学模型，利用建立的模型对未来的价格进行预测。该类方法都是以农产品价格数据为中心建模，精确度往往受限于所搜集的农产品价格数据的准确性，而在现实情形中，搜集准确的农产品价格数据需要耗费大量的人力、物力以及较长的时间周期，这往往制约了该类方法的普遍适用性。此外，该类方法的另外一个缺点是，只能对未来的离散的价格数据进行预测，不能对未来的整体的价格趋势进行预测，而在实际应用中，人们往往更关心农产品价格的整体波动趋势。

综上所述，对于农产品的价格预测问题，虽然已经出现了不少的解决方法，也取得了一定的成果，然而上述问题的存在大大限制了这些方法的普遍适用性。

发明内容

为解决现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种农产品价格趋势预测方法。

为了实现上述目标，本发明采用如下的技术方案：

农产品价格趋势预测方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤一：通过计算机自动采集程序从互联网网站定时采集与农产品价格相关的且带有专家预测性观点的文章；

步骤二：对采集的文章进行去重；

步骤三：从去重后的文章中提取并保存文章要素，所述文章要素包括文章标题、文章正文内容、文章来源、文章发表时间、文章中带有专家预测性观点的语句；

步骤四：根据文章标题和文章正文内容对文章中描述的农产品所属区域进行识别；

步骤五：根据文章中带有专家预测性观点的语句，利用文本挖掘技术分析出专家对农产品的预测性观点，并将所述预测性观点进行量化和保存；

步骤六：根据文章发表时间、农产品所属区域、农产品种类以及量化的趋势预测观点进行计算机建模，利用建立的模型对农产品价格进行趋势预测。

前述的农产品价格趋势预测方法，其特征在于，所述步骤一包括：

步骤1a：设置采集定时器；

步骤1b：设定要采集的互联网网站所对应的入口URL，并将入口URL进行保存，根据采集定时器为所述入口URL分配定时采集任务；

步骤1c：对设定要采集的互联网网站所对应的入口URL进行网页内容下载；

步骤1d：根据网页内容中的HTML标签，定位需要采集的文章对应的URL；

步骤1e：根据需要采集的文章对应的URL，对文章对应的网页内容进行下载并保存。

前述的农产品价格趋势预测方法，其特征在于，所述步骤2b包括：将入口URL保存到本地的XML文件或本地数据库。

前述的农产品价格趋势预测方法，其特征在于，所述步骤二包括：

步骤2a：对每一篇文章对应的URL字符串利用MD5算法进行加密，计算得到所述文章对应的URL的信息指纹；

步骤2b：进行指纹比对，对于信息指纹相同的文章，只保留其中的一篇；