【技術(shù)實現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)涉及食物供需聯(lián)合演變，具體是指一種基于機器學(xué)習(xí)模型的食物供需聯(lián)合演變的智能化分析方法。
技術(shù)介紹
1、可持續(xù)性糧食生產(chǎn)是中國乃至全球關(guān)注的重要問題。大量研究表明，中國食物供需仍處于“緊平衡”狀態(tài)，但中長期內(nèi)存在較大不確定性。影響糧食產(chǎn)量的變化的因素包括但不限于自然資源、農(nóng)業(yè)機械化水平、耕地集約利用、生產(chǎn)技術(shù)水平、農(nóng)業(yè)勞動力等因素。
2、就食物消費而言，目前全球的食物消費模式都正在經(jīng)歷向不健康飲食的轉(zhuǎn)變，其特點是過量攝入糖、反式脂肪、紅肉和加工肉類，以及蔬菜、水果和全谷物的消費不足。
3、尤其是隨著我國經(jīng)濟持續(xù)增長，富裕的和更西方化的飲食模式將變得更加普遍，并帶來額外的經(jīng)濟、健康和環(huán)境挑戰(zhàn)。
4、食物消費和生產(chǎn)的區(qū)域差異和動態(tài)演化仍需進(jìn)一步深入研究，尤其是為處在快速人口轉(zhuǎn)型階段的國家評估食物供需差距以保障糧食安全。
5、因此如何采取行動創(chuàng)造一個促進(jìn)可持續(xù)飲食的食品生產(chǎn)和消費環(huán)境至關(guān)重要。
6、現(xiàn)有的農(nóng)業(yè)產(chǎn)量預(yù)測研究方法中，大多分為三類：線性計量模型、農(nóng)作物模型和機器學(xué)習(xí)模型。線性計量模型，如基于柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)或線性回歸等，盡管能夠量化每個變量的加性效應(yīng)，但由于難以捕捉農(nóng)業(yè)生產(chǎn)變量之間的非線性相互作用，往往導(dǎo)致預(yù)測精度較低，特別是在處理復(fù)雜農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)時表現(xiàn)欠佳；
7、農(nóng)作物模型(如作物網(wǎng)格模型、全球均衡模型)通過整合地理空間數(shù)據(jù)和宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)，提供全球范圍的農(nóng)業(yè)產(chǎn)量預(yù)測。
8、然而，模型的高復(fù)雜性和對輸入數(shù)據(jù)質(zhì)量的高度依賴性，導(dǎo)致其結(jié)
9、因此，現(xiàn)有研究與應(yīng)用在同時處理多個農(nóng)業(yè)投入要素時仍存在計算資源消耗高、數(shù)據(jù)冗余等問題。
10、在食物消費預(yù)測方面，影響因素更加復(fù)雜，已有諸多研究圍繞人口數(shù)量增長，年齡結(jié)構(gòu)、城鄉(xiāng)結(jié)構(gòu)、收入水平、職業(yè)與食物消費的關(guān)系展開了研究。傳統(tǒng)的食物消費量預(yù)測方法多基于歷史消費數(shù)據(jù)構(gòu)建多元回歸模型，雖然直觀易用，但難以應(yīng)對復(fù)雜的多層次數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。另一些研究則采用基于膳食模式的人均食物推薦攝入量進(jìn)行情景模擬。然而，這類方法難以動態(tài)反映多維度的人群消費偏好變化。而貝葉斯分層-馬爾科夫鏈蒙特卡洛機器學(xué)習(xí)模型在預(yù)測食物消費量時具有強大的靈活性，已廣泛應(yīng)用于模擬全球各國的食物消費和營養(yǎng)攝入情況。
11、然而，隨該模型數(shù)據(jù)維度的增加將導(dǎo)致結(jié)果解釋難度加大、計算資源消耗高、且高度依賴先驗信息的代表性。
12、綜上所述，現(xiàn)有研究技術(shù)存在若干亟待解決的問題：首先，食物微觀消費數(shù)據(jù)的更新速度較慢，導(dǎo)致現(xiàn)有研究在時間代表性方面不足；其次，傳統(tǒng)預(yù)測模型難以有效捕捉農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的非線性復(fù)雜關(guān)系，且在處理高維數(shù)據(jù)時計算效率低下；最后，現(xiàn)有研究很少能全面聯(lián)動分析食物生產(chǎn)與消費，難以為食物供需平衡提供全面的預(yù)測支持。
技術(shù)實現(xiàn)思路
1、本專利技術(shù)要解決的技術(shù)問題是，克服以上技術(shù)缺陷，提供一種基于機器學(xué)習(xí)模型的食物供需聯(lián)合演變的智能化分析方法，旨在提升現(xiàn)有系統(tǒng)在預(yù)測精度、數(shù)據(jù)處理及供需平衡分析方面的能力。
2、為解決上述技術(shù)問題，本專利技術(shù)提供的技術(shù)方案為：一種基于機器學(xué)習(xí)模型的食物供需聯(lián)合演變的智能化分析方法，包括以下步驟：s1：確定基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行輸入與預(yù)處理，包括獲取食物生產(chǎn)歷史數(shù)據(jù)與食物消費歷史數(shù)據(jù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗；s2：構(gòu)建食物供需預(yù)測模型，包括：選取農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素通過主成分分析和隨機森林模型訓(xùn)練輸出食物生產(chǎn)量預(yù)測；構(gòu)建貝葉斯分層模型，使用馬爾科夫鏈蒙特卡洛采樣進(jìn)行多層社會屬性建模，輸出食物消費量預(yù)測；s3：基于s2中得到食物消費量預(yù)測和食物生產(chǎn)量預(yù)測進(jìn)行食物供需差距分析得到食物供需狀況的時間動態(tài)變化和空間分異演變特征；s4：對s3中得到的供需預(yù)測與差距分析對區(qū)域食物系統(tǒng)供需進(jìn)行分析，包括平衡性、穩(wěn)定性和可持續(xù)性。
3、優(yōu)選的，所述s1中食物生產(chǎn)歷史數(shù)據(jù)包括省、市統(tǒng)計年鑒、省級農(nóng)村統(tǒng)計年鑒，具體包括播種面積、機械總動力、化肥使用量；
4、食物消費歷史數(shù)據(jù)包括多年份與多區(qū)域的省、市統(tǒng)計年鑒、主要食品消費量數(shù)據(jù)。
5、優(yōu)選的，對輸入的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)使用基于規(guī)則和數(shù)據(jù)驅(qū)動的清洗策略處理，包括異常值檢測和缺失值填補。
6、優(yōu)選的，所述主成分分析降維處理包括：
7、步驟1：標(biāo)準(zhǔn)化農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入要素數(shù)據(jù)，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入要素包括播種面積、機械動力、化肥使用量、農(nóng)業(yè)勞動力；
8、步驟2：基于標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)計算協(xié)方差矩陣，量化變量間的線性關(guān)系，找出農(nóng)業(yè)生產(chǎn)變量的相關(guān)性；
9、步驟3：特征值分解，通過對協(xié)方差矩陣進(jìn)行特征值分解，獲取變量的特征值和特征向量，將高維數(shù)據(jù)降維至新的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入主成分；
10、步驟4：計算累計方差貢獻(xiàn)率，選擇累計方差貢獻(xiàn)率大于90％的主成分；
11、步驟5：計算主成分得分，通過主成分矩陣將原始數(shù)據(jù)投影至主成分空間，得到每個樣本的主成分得分，將選定的主成分(z1、z2、z3)輸入至食物生產(chǎn)預(yù)測隨機森林模型。
12、優(yōu)選的，所述隨機森林機器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練包括：
13、步驟1：在pca降維處理后的主成分?jǐn)?shù)據(jù)上構(gòu)建隨機森林模型，設(shè)定隨機森林模型關(guān)鍵參數(shù)，包括決策樹數(shù)和每棵樹隨機選擇的變量個數(shù)，經(jīng)多次迭代調(diào)整后以平衡食物產(chǎn)量預(yù)測的準(zhǔn)確性和計算效率；
14、步驟2：利用bootstrap抽樣方法對訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行隨機采樣生成不同的數(shù)據(jù)子集，訓(xùn)練每棵決策樹，每個子集與原始數(shù)據(jù)集的大小相同且允許重復(fù)抽樣，在模型訓(xùn)練過程中捕捉不同數(shù)據(jù)特征；
15、步驟3：訓(xùn)練決策樹，對每個bootstrap子集構(gòu)建決策樹，每棵樹根據(jù)最大化信息增益或最小化基尼指數(shù)的方法選擇最優(yōu)分裂點，每棵樹獨立完成特征分割，確保對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)變量間的非線性關(guān)系進(jìn)行有效捕捉；
16、步驟4：隨機森林通過集成所有決策樹的預(yù)測結(jié)果來生成最終的預(yù)測結(jié)果；
17、步驟5：變量重要性評估，通過計算每個變量在所有決策樹中的分裂節(jié)點對模型純度的貢獻(xiàn)，自動識別對產(chǎn)量預(yù)測貢獻(xiàn)最大的變量；
18、步驟6：模型性能評估，通過多次隨機分割數(shù)據(jù)集，70％訓(xùn)練集、30％測試集方式評估模型的食物生產(chǎn)量預(yù)測性能；基于模型的實時反饋和預(yù)測誤差，調(diào)整隨機森林參數(shù)，確保在不同場景下的預(yù)測精度。
19、優(yōu)選的，所述構(gòu)建貝葉斯分層模型包括：
20、步驟1：社會屬性分層結(jié)構(gòu)設(shè)計，對消費者消費偏好進(jìn)行分級分類，獲取每個群體的先驗分布，對具有非線性效應(yīng)和高維復(fù)雜的變量j引入限制性樣條函數(shù)；
21、步驟2：時間趨勢建模，集成多年份數(shù)據(jù)建立時間序列模型，識別長期行為變化；
22、步驟3：先驗信息動態(tài)智能調(diào)整，先驗信息的動態(tài)調(diào)整基于歷本文檔來自技高網(wǎng)...
【技術(shù)保護(hù)點】
1.一種基于機器學(xué)習(xí)模型的食物供需聯(lián)合演變的智能化分析方法，其特征在于：包括以下步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于機器學(xué)習(xí)模型的食物供需聯(lián)合演變的智能化分析方法，其特征在于：所述S1中食物生產(chǎn)歷史數(shù)據(jù)包括省、市統(tǒng)計年鑒、省級農(nóng)村統(tǒng)計年鑒，具體包括播種面積、機械總動力、化肥使用量；
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于機器學(xué)習(xí)模型的食物供需聯(lián)合演變的智能化分析方法，其特征在于：對輸入的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)使用基于規(guī)則和數(shù)據(jù)驅(qū)動的清洗策略處理，包括異常值檢測和缺失值填補。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于機器學(xué)習(xí)模型的食物供需聯(lián)合演變的智能化分析方法，其特征在于：所述主成分分析降維處理包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求1或4所述的一種基于機器學(xué)習(xí)模型的食物供需聯(lián)合演變的智能化分析方法，其特征在于：所述隨機森林機器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練包括：
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于機器學(xué)習(xí)模型的食物供需聯(lián)合演變的智能化分析方法，其特征在于：所述構(gòu)建貝葉斯分層模型包括：
7.根據(jù)權(quán)利要求1或6所述的一種基于機器學(xué)習(xí)模型的食物供需聯(lián)合演變的智能化分析方法
8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于機器學(xué)習(xí)模型的食物供需聯(lián)合演變的智能化分析方法，其特征在于：所述S3中包括基于食物生產(chǎn)量預(yù)測和食物消費量預(yù)測的結(jié)果進(jìn)行對比。
9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于機器學(xué)習(xí)模型的食物供需聯(lián)合演變的智能化分析方法，其特征在于：
...【技術(shù)特征摘要】
1.一種基于機器學(xué)習(xí)模型的食物供需聯(lián)合演變的智能化分析方法，其特征在于：包括以下步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于機器學(xué)習(xí)模型的食物供需聯(lián)合演變的智能化分析方法，其特征在于：所述s1中食物生產(chǎn)歷史數(shù)據(jù)包括省、市統(tǒng)計年鑒、省級農(nóng)村統(tǒng)計年鑒，具體包括播種面積、機械總動力、化肥使用量；
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于機器學(xué)習(xí)模型的食物供需聯(lián)合演變的智能化分析方法，其特征在于：對輸入的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)使用基于規(guī)則和數(shù)據(jù)驅(qū)動的清洗策略處理，包括異常值檢測和缺失值填補。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于機器學(xué)習(xí)模型的食物供需聯(lián)合演變的智能化分析方法，其特征在于：所述主成分分析降維處理包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求1或4所...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：陳紹晴，龍瑞漪，朱昊，梁雨晗，張承琪，
申請(專利權(quán))人：中山大學(xué)，
類型：發(fā)明
國別省市：
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