一种农产品消费需求的预测方法及装置

摘要

本发明提供了一种农产品消费需求的预测方法及装置，其中方法包括：在各地图版块上分别设置至少一个代理器，并建立本地图版块代理器与其他地图版块代理器之间的关联关系；计算当前时间点各地图版块的代理器对风险事件的恐慌参数；根据各恐慌参数和消费量减少参数的对应关系，确定地图版块代理器的消费量减少参数；对地图版块中所有代理器的消费量减少参数求平均值，得到地图版块所在地区的消费量平均减少参数。本发明通过代理器模拟消费者个体行为及各消费者相互交互所产生的对市场的影响，以预测所述地图版块所在地区的消费需求，很好地适应了风险事件地域相关、突然发生、快速发展的变化特点。

说明书

技术领域

本发明属于农产品消费需求预测领域，尤其涉及一种农产品消费需求的预 测方法及装置。

背景技术

食品风险是衡量社会经济发展水平和消费者生活质量水平的重要指标。消 费者在食品质量和食品风险问题上的消费风险感知，直接影响着消费者的购买 动机，并进一步决定消费者的购买倾向和决策行为。在农产品市场，消费风险 感知不仅是研究风险事件下消费者消费需求变动的主要方面，且是影响农业生 产秩序、政府决策和整个农产品产业链盈利能力的重要因素。

传统的风险感知条件下，农产品消费需求的预测方法主要通过计量经济学 模型，对影响居民农产品消费的各种因素进行宏观层面的分析。但该类方法不 能很好地适应风险事件地域相关、突然发生、快速发展的变化特点。

发明内容

鉴于此，本发明提供了一种农产品消费需求的预测方法及装置，以很好地 适应风险事件地域相关、突然发生、快速发展的变化特点。

为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

一方面，本发明实施例提供的一种农产品消费需求的预测方法，包括：

在各地图版块上分别设置至少一个代理器，并建立本地图版块代理器与其 他地图版块代理器之间的关联关系；其中，所述地图版块为风险事件涉及的整 个地区在地图上划分的版块；

根据所有风险事件对代理器的影响，以及前一时间点相邻代理器对该代理 器的恐慌输入参数，计算当前时间点各地图版块的代理器对所述风险事件的恐 慌参数；

根据各恐慌参数和消费量减少参数的对应关系，确定地图版块代理器的消 费量减少参数；

对地图版块中所有代理器的消费量减少参数求平均值，得到地图版块所在 地区的消费量平均减少参数，以预测所述地图版块所在地区的消费需求。

进一步的，所述根据所有风险事件对代理器的影响，以及前一时间点相邻 代理器对该代理器的恐慌输入参数，计算当前时间点各地图版块的代理器的恐 慌参数之后，还包括：

获取消费者的恐慌参数及消费量减少参数；

根据获取的消费者数据，计算消费者的平均恐慌参数；

根据所述平均恐慌参数将地图版块每个代理器的恐慌参数标准化，得到地 图版块每个代理器的标准化恐慌参数。

进一步的，在根据各恐慌参数和消费量减少参数的对应关系，确定地图版 块代理器的消费量减少参数之前还包括：

根据所述消费者数据，计算各级恐慌参数的消费量减少程度平均值，建立 各级恐慌参数和消费量减少参数的对应关系。

进一步的，所述根据所有风险事件对代理器的影响，以及前一时间点相邻 代理器对该代理器的恐慌输入参数，计算当前时间点各地图版块的代理器对所 述风险事件的恐慌参数包括：

基于下述公式计算各地图版块的代理器的恐慌参数：

$P_i(t+1)=\theta \times {\Sigma }_s\frac{e^{-{\mathrm{\lambda t}}_s}}{1+e^{\frac{d_{i,s}-b}{a}}}+\frac{1-\theta }{\left|r\right|}\times {\Sigma }_r\frac{P_r\left(t\right)}{1+e^{\frac{d_{i,r}-b}{a}}}$

其中，P_i(t+1)代表当前代理器i在t+1时间的恐慌参数，s代表一个风险 事件，d_i,s是当前代理器i到风险事件s发生地之间的物理距离，t_s是风险事件 s已经发生的时间，λ是衰减常数，|r|为当前代理器i的相邻代理器的数量，r 为当前代理器i的相邻代理的序号，d_i,r为当前代理器i到相邻代理器r之间的 物理距离，P_r(t)为代理器r在时间t的恐慌参数，θ为表示风险事件对代理器 本身引起的恐慌与相邻代理器输入恐慌相比的权重参数，a与b为与风险传播距 离相关的经验系数，其中a为风险降低速度由慢变快发生突变的位置到风险事件 发生地的距离，b为风险减小一半所需的距离。

另一方面，本发明实施例提供的一种农产品消费需求的预测装置，包括：

代理器设置单元，用于在各地图版块上分别设置至少一个代理器，并建立 本地图版块代理器与其他地图版块代理器之间的关联关系；其中，所述地图版 块为风险事件涉及的整个地区在地图上划分的版块；

恐慌参数计算单元，用于根据所有风险事件对代理器的影响，以及前一时 间点相邻代理器对该代理器的恐慌输入参数，计算当前时间点各地图版块的代 理器对所述风险事件的恐慌参数；

消费量减少参数确定单元，用于根据各恐慌参数和消费量减少参数的对应 关系，确定地图版块代理器的消费量减少参数；

消费量平均减少参数计算单元，用于对地图版块中所有代理器的消费量减 少参数求平均值，得到地图版块所在地区的消费量平均减少参数，以预测所述 地图版块所在地区的消费需求。

进一步地，所述装置还包括：

消费者数据获取单元，用于获取消费者的恐慌参数及消费量减少参数；

平均恐慌参数计算单元，用于根据获取的消费者数据，计算消费者的平均 恐慌参数；

恐慌参数标准化单元，用于根据所述平均恐慌参数将地图版块每个代理器 的恐慌参数标准化，得到地图版块每个代理器的标准化恐慌参数。

进一步地，所述装置还包括：

对应关系建立单元，用于根据所述消费者数据，计算各级恐慌参数的消费 量减少程度平均值，建立各级恐慌参数和消费量减少参数的对应关系。

与现有技术相比，本发明技术方案的优点是：

本发明提供的一种农产品消费需求的预测方法及装置，与现有技术相比， 本发明通过代理器模拟消费者个体行为及各消费者相互交互所产生的对市场的 影响，得到地图版块所在地区的消费量平均减少参数，以预测所述地图版块所 在地区的消费需求，很好地适应了风险事件地域相关、突然发生、快速发展的 变化特点。

附图说明

下面将通过参照附图详细描述本发明的示例性实施例，使本领域的普通技 术人员更清楚本发明的上述及其他特征和优点，附图中：

图1为本发明实施例一提供的农产品消费需求的预测方法的流程示意图；

图2为本发明实施例一提供的各地图版块代理器的关联示意图；

图3为本发明实施例二提供的农产品消费需求的预测方法的流程示意图；

图4为本发明实施例三提供的农产品消费需求的预测装置的结构示意图；

图5为本发明实施例三提供的农产品消费需求的预测装置的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，以下将参照本发明实施例 中的附图，通过实施方式清楚、完整地描述本发明的技术方案，显然，所描述 的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施 例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施 例，都属于本发明保护的范围。

实施例一

图1给出了本发明实施例一提供的农产品消费需求的预测方法的流程示意 图，该方法可用于对农产品农产品消费需求的预测，该方法可以由农产品消费 需求的预测装置执行，农产品消费需求的预测装置可以采用软件和/或硬件的形 式实现。如图1所示，该方法包括：

步骤101、在各地图版块上分别设置至少一个代理器，并建立本地图版块代 理器与其他地图版块代理器之间的关联关系。

其中，所述地图版块为风险事件涉及的整个地区在地图上划分的版块。考 虑到消费风险事件地域相关的特点，示例性的，将整个涉及地区在地图上划分 为50km×50km的多个版块。在各地图版块上分别设置至少一个代理器，每个代 理器代表现实世界中的一个消费者，通过预先设定的反应规则对其代表的实体 的行为模式进行模拟。各地图版块的代理器数量可根据地图版块的人口数量成 比例设置，例如可按1:1000的比例为一个50万人口的地图版块设置500个代 理器。

另外，本实施例还建立了本地图版块代理器与其他地图版块代理器之间的 关联关系。每个代理器与多个代理器相连。示例性的，如图2所示，每个小虚 线框代表一个地图版块，图中以A版块作为本地图版块，B版块与C版块为与A 版块相邻的地图版块，D版块不与A版块相邻，以A版块中的a代理器作为当前 代理器，在建立a代理器与其他代理器的关联关系时，考虑到距离对交互行为 的影响，在A版块中设置3个与a代理器相连的代理器，在与A版块相邻的版 块中总共设置2个与a代理器相连的代理器，在与A版块不相邻的版块中，总 共设置1个与a代理器相连的代理器。对于所有地图版块的每个代理器都存在 上述关联关系。将一组自治和独立的代理器通过交互行为改变各自的状态，从 而实现对其他代理器的影响。

需要说明的是，本实施例中的代理器可以是实体装置，也可以是软件系统。

步骤102、根据所有风险事件对代理器的影响，以及前一时间点相邻代理器 对该代理器的恐慌输入参数，计算当前时间点各地图版块的代理器对风险事件 的恐慌参数。

步骤101中，预先设定的反应规则可以是代理器的恐慌参数随时间变化的 递推公式；在没有任何风险事件发生时，各地图版块代理器的初始恐慌参数为0； 在风险事件发生时，各代理器恐慌参数的变化可遵循该递推公式的反应规则。

本实施例中，基于下述公式计算各地图版块的代理器的恐慌参数：

$P_i(t+1)=\theta \times {\Sigma }_s\frac{e^{-{\mathrm{\lambda t}}_s}}{1+e^{\frac{d_{i,s}-b}{a}}}+\frac{1-\theta }{\left|r\right|}\times {\Sigma }_r\frac{P_r\left(t\right)}{1+e^{\frac{d_{i,r}-b}{a}}}$

其中，P_i(t+1)代表当前代理器i在t+1时间的恐慌参数，s代表一个风险 事件，d_i,s是当前代理器i到风险事件s发生地之间的物理距离，t_s是风险事件 s已经发生的时间，λ是衰减常数，本实施例中λ可以取0.2，|r|为当前代理 器i的相邻代理器的数量，r为当前代理器i的相邻代理的序号，d_i,r为当前代 理器i到相邻代理器r之间的物理距离，P_r(t)为代理器r在时间t的恐慌参数， θ为表示风险事件对代理器本身引起的恐慌与相邻代理器输入恐慌相比的权重 参数，本实施例中θ可以取0.8，a与b为与风险传播距离相关的经验系数，以 中国为例，a的值可以为300km,b的值可以为800km。

步骤103、根据各恐慌参数和消费量减少参数的对应关系，确定地图版块代 理器的消费量减少参数。

其中，恐慌参数可按恐慌程度分成0-10十一个等级，数值越大表示恐慌程 度越高；消费量减少参数可以表示消费量减少的百分比。

步骤104、对地图版块中所有代理器的消费量减少参数求平均值，得到地图 版块所在地区的消费量平均减少参数，以预测地图版块所在地区的消费需求。

本发明实施例一提供的农产品消费需求的预测方法，通过各地图版块的代 理器模拟消费者个体行为及各消费者相互交互所产生的对市场的影响，得到地 图版块所在地区的消费量平均减少参数，以预测所述地图版块所在地区的消费 需求，很好地适应了风险事件地域相关、突然发生、快速发展的变化特点。

实施例二

图3给出了本发明实施例二提供的农产品消费需求的预测方法的流程示意 图，本实施例以上述实施例为基础进行优化，在本实施例中，在根据所有风险 事件对代理器的影响，以及前一时间点相邻代理器对该代理器的恐慌输入参数， 计算当前时间点各地图版块的代理器的恐慌参数之后增加了：

步骤303、获取消费者的恐慌参数及消费量减少参数。

示例性的，本实施例可以通过调查问卷的方式来获取消费者的恐慌参数及 消费量减少参数，其中，调查问卷包括针对消费风险事件消费者的恐慌参数和 消费者的消费量减少参数；其中，恐慌参数可用数字0-10表示不同的恐慌程度。 本实施例可以通过发放调查问卷对当地消费者进行调查，也可以依此调查问卷 对消费者进行电话访问。最后将消费者的恐慌参数及消费量减少参数统计到消 农产品费需求的预测装置中。

步骤304、根据获取的消费者数据，计算消费者的平均恐慌参数。

农产品消费需求的预测装置获取上述消费者数据后，为简化及加快操作过 程，可以对消费者数据进行抽样，根据抽样后的消费者数据，计算消费者的平 均恐慌参数。

步骤305、根据平均恐慌参数将地图版块每个代理器的恐慌参数标准化，得 到地图版块每个代理器的标准化恐慌参数。

示例性的，根据平均恐慌参数将地图版块每个代理器的恐慌参数标准化到 (0，10)区间，得到地图版块每个代理器的标准化恐慌参数。其中，标准化公 式如下：

$p_i^{*}=\frac{10}{1+e^{-(P_i-\bar{P})}}$

其中P_i^*是代理器i的标准化恐慌参数，P_i是代理器i的恐慌参数，P是所 有抽样消费者的平均恐慌参数。

最后，将代理器的标准化恐慌参数近似对应到最相近的整数。

进一步的，在本实施例中，在根据各恐慌参数和消费量减少参数的对应关 系，确定地图版块代理器的消费量减少参数之前增加了：

步骤306、根据消费者数据，计算各级恐慌参数的消费量减少程度平均值， 建立各级恐慌参数和消费量减少参数的对应关系。

本发明实施例二提供的农产品消费需求的预测方法，通过各地图版块的代 理器模拟消费者个体行为及各消费者相互交互所产生的对市场的影响，根据各 级恐慌参数和消费量减少参数的对应关系，确定地图版块代理器的消费量减少 参数，进而得到地图版块所在地区的消费量平均减少参数，以预测所述地图版 块所在地区的消费需求，很好地适应了风险事件地域相关、突然发生、快速发 展的变化特点。

实施例三

图4为本发明实施例三提供的农产品消费需求的预测装置的结构示意图。 如图4所示，该装置包括：

代理器设置单元40，用于在各地图版块上分别设置至少一个代理器，并建 立本地图版块代理器与其他地图版块代理器之间的关联关系；其中，地图版块 为风险事件涉及的整个地区在地图上划分的版块；

恐慌参数计算单元41，用于根据所有风险事件对代理器的影响，以及前一 时间点相邻代理器对该代理器的恐慌输入参数，计算当前时间点各地图版块的 代理器对风险事件的恐慌参数；

消费量减少参数确定单元42，用于根据各恐慌参数和消费量减少参数的对 应关系，确定地图版块代理器的消费量减少参数；

消费量平均减少参数计算单元43，用于对地图版块中所有代理器的消费量 减少参数求平均值，得到地图版块所在地区的消费量平均减少参数，以预测地 图版块所在地区的消费需求。

本发明实施例三提供的农产品消费需求的预测装置，通过分析各地图版块 的代理器模拟消费者个体行为及各消费者相互交互所产生的对市场的影响，得 到地图版块所在地区的消费量平均减少参数，以预测所述地图版块所在地区的 消费需求，很好地适应了风险事件地域相关、突然发生、快速发展的变化特点。

进一步的，参考图5，该农产品消费需求的预测装置还包括：

消费者数据获取单元50，用于获取消费者的恐慌参数及消费量减少参数；

平均恐慌参数计算单元51，用于根据获取的消费者数据，计算消费者的平 均恐慌参数；

恐慌参数标准化单元52，用于根据平均恐慌参数将地图版块每个代理器的 恐慌参数标准化，得到地图版块每个代理器的标准化恐慌参数。

进一步的，该农产品消费需求的预测装置还包括：

对应关系建立单元53，用于根据所述消费者数据，计算各级恐慌参数的消 费量减少程度平均值，建立各级恐慌参数和消费量减少参数的对应关系。

注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员 会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进 行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽 然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以 上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例， 而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。