[发明专利]一种农产品量价分析方法及系统

权利要求书

1.一种农产品量价分析方法，其特征在于，所述方法包括：

获取预设区域同一种农产品历年的月平均价格和月平均成交量，构成月交易数据集；所述月交易数据集的每条数据包括每月的月平均价格和月平均成交量；

采用基于K折交叉验证的K-means聚类算法对月交易数据集进行聚类，获得多个聚类簇；

统计每个聚类簇中所有对象对应的月份，以及对应的每个月份中对象总数量占所在聚类簇的对象总数量的占比；

将每个聚类簇中对应的每个月份的占比按照从大到小的顺序排列，构成占比序列；

从左至右依次累加占比序列中的占比，直至累加的占比首次大于预设比例，并获得累加的占比所对应的所有月份，作为待选月份；

将待选月份中所有对象的最低价格和最高价格之间的价格范围确定为每个聚类簇的月价格合理范围；

分别判断聚类簇中每个对象的月平均价格是否在所述聚类簇的月价格合理范围之内，若不在，则对月平均价格不在所述聚类簇的月价格合理范围之内的对象进行警示；

将待选月份中所有对象的最低成交量和最高成交量之间的成交量范围确定为每个聚类簇的月销量合理范围；

分别判断聚类簇中每个对象的月平均成交量是否在所述聚类簇的月销量合理范围之内，若不在，则对月平均成交量不在所述聚类簇的月销量合理范围之内的对象进行警示；

计算每个聚类簇中所有对象的月平均价格与月平均成交量之间的皮尔逊积矩相关系数；

根据所述皮尔逊积矩相关系数，确定每个聚类簇中月平均价格与月平均成交量之间的相关性。

2.根据权利要求1所述的农产品量价分析方法，其特征在于，所述采用基于K折交叉验证的K-means聚类算法对月交易数据集进行聚类，获得聚类数量和多个聚类簇，具体包括：

采用K折交叉验证确定最优聚类数目；

基于最优聚类数目，利用K-means聚类算法对月交易数据集进行聚类，获得多个聚类簇。

3.一种农产品量价分析系统，其特征在于，所述系统包括：收集单元、数据库、处理单元和显示单元；

收集单元与数据库连接，所述收集单元用于收集预设区域各种农产品历年的月平均价格和月平均成交量，并传输至所述数据库进行存储；

处理单元分别与数据库和显示单元连接，所述处理单元用于根据农产品种类选取指令，从所述数据库中获取同种类农产品历年的月平均价格和月平均成交量，并对该种类农产品历年的月平均价格和月平均成交量进行聚类，确定聚类结果，并根据聚类结果确定聚类结果中每个聚类簇的月价格合理范围和月销量合理范围，同时将聚类结果和每个聚类簇的月价格合理范围和月销量合理范围均传输至所述显示单元；

所述显示单元用于以散点图的形式显示聚类结果，并以柱状图的形式显示月价格合理范围和月销量合理范围；所述散点图显示聚类簇中每个对象的月平均价格、月平均成交量以及月份；

所述处理单元还用于计算每个聚类簇中所有对象的月平均价格与月平均成交量之间的皮尔逊积矩相关系数，并将所述皮尔逊积矩相关系数传输至所述显示单元；

所述显示单元还用于在散点图的每个聚类簇中心显示各自的皮尔逊积矩相关系数。