[发明专利]一种基于大数据的大豆生产的优化方法

权利要求书

1.一种基于大数据的大豆生产的优化方法，其特征在于，所述优化方法包括：

获取影响大豆物质投入、费用投入和化肥投入的指标；

去除所述指标中的多重共线性指标、数据缺失指标，获得筛选指标；

根据所述筛选指标查询相对应的指数；

将每种所述指数按列取累乘得到每一年相对首期的相对变化量；

根据所述相对变化量计算涉及价格、成本、费用、利润和收入的投入量；

采用Lasso回归模型筛选所述指数，获得压缩指数；

所述Lasso回归模型的函数为

其中，w为回归方程的系数向量，X为所述指标，YI为观测值向量，α为自变量的系数，m为最优所述指标数目，N表示所述指标的总数，l₁为正则项；

根据所述压缩指数计算大豆品种在全国的投入单产；

所述根据所述压缩指数计算大豆品种在全国的投入单产具体包括：

全国的投入单产

其中，成本收益情况因素向量，费用和用工情况因素向量，为化学肥料投入因素向量，为成本收益情况因素对应的回归方程的系数向量，为费用和用工情况因素对应的回归方程的系数向量，为化学肥料投入因素对应的回归方程的系数向量。

2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的大豆生产的优化方法，其特征在于，所述筛选指标具体指：每亩主产品产量，每亩产值合计，每亩总成本，每亩净利润，每亩现金成本，每亩现金收益，每50公斤主产品平均出售价格，每50公斤主产品总成本，每50公斤主产品净利润，每50公斤主产品现金成本，每50公斤主产品现金收益，每亩用工数量，每亩主产品出售数量，每亩主产品出售产值，商品率，每亩成本外支出，种子费，化肥费，农家肥费，农药费，农膜费，租赁作业费，燃料动力费，技术服务费，工具材料费，修理维护费，间接费用，家庭用工折价，雇工费用，每亩种子用量，每亩农膜用量，每亩化肥用量，每亩化肥金额。

3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的大豆生产的优化方法，其特征在于，在所述采用Lasso回归模型筛选所述指数之前还包括：

将所述指数进行归一化处理。