燕君芳 劉曉寧 王鵬
摘?要:從生豬養(yǎng)殖的飼料種植、種豬優(yōu)選、母豬繁殖、子豬飼養(yǎng)以及商品豬冷鏈物流、加工、銷售等全產(chǎn)業(yè)鏈安全控制模式的角度出發(fā),分析了大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)、5G、人工智能等技術(shù)應(yīng)用于生豬養(yǎng)殖領(lǐng)域的必要性和可行性。探討了智能養(yǎng)殖技術(shù)以及人工智能技術(shù)對生豬養(yǎng)殖市場的產(chǎn)銷平衡、價(jià)格波動(dòng)等信息的監(jiān)控和預(yù)測。指出利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測方法和云計(jì)算處理方法,可以科學(xué)應(yīng)對由于生豬養(yǎng)殖的周期性和特殊性而造成的我國生豬價(jià)格大起大落以及生豬養(yǎng)殖行業(yè)市場供需不平衡的局面。
關(guān)鍵詞:智能養(yǎng)殖;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);產(chǎn)銷平衡;預(yù)測
中圖分類號(hào):F326.3 ?????????文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A 文章編號(hào):1009-9107(2024)04-0137-06
一、研究背景
長期以來,由于受生豬養(yǎng)殖的周期性和特殊性影響,我國生豬價(jià)格一直處于大起大落狀態(tài),生豬養(yǎng)殖行業(yè)始終無法擺脫信息滯后、市場供需不平衡的局面。生豬產(chǎn)品的流通渠道層級繁多,生產(chǎn)者、消費(fèi)者信息不對稱,生豬養(yǎng)殖行業(yè)各自為政沒有形成強(qiáng)大的產(chǎn)銷聯(lián)盟,導(dǎo)致生豬養(yǎng)殖企業(yè)繁殖、養(yǎng)殖、出欄等數(shù)量與市場需求數(shù)據(jù)無法準(zhǔn)確預(yù)測和控制。要扭轉(zhuǎn)這種被動(dòng)局面,國內(nèi)生豬養(yǎng)殖行業(yè)必須全面打造行業(yè)內(nèi)全國統(tǒng)一的大市場,緊隨國際信息技術(shù)的變革浪潮,充分利用大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng) (IOT)、區(qū)塊鏈、人工智能AI、第五代移動(dòng)通信(5G)等現(xiàn)代科學(xué)技術(shù),加快建設(shè)生豬養(yǎng)殖行業(yè)全國統(tǒng)一大市場。
我國近年中央文件多次作出指示,要求農(nóng)業(yè)應(yīng)用信息化、數(shù)字化、智能化技術(shù)實(shí)施數(shù)智化轉(zhuǎn)型,推進(jìn)大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)域塊、遙感技術(shù)在養(yǎng)殖行業(yè)中的應(yīng)用。目前,我國的生豬養(yǎng)殖龍頭企業(yè)在技術(shù)上朝著數(shù)智化、科學(xué)化的方向發(fā)展,在養(yǎng)殖設(shè)備上也朝著現(xiàn)代化、自動(dòng)化的方向發(fā)展,在市場推廣方面朝著信息化、網(wǎng)絡(luò)化的方向發(fā)展。通過大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、區(qū)域塊、物聯(lián)網(wǎng)、AI技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)、5G之間的有機(jī)銜接,將信息化、數(shù)字化、智能化全方位地運(yùn)用于生豬行業(yè)的飼料種植、種豬繁殖、肉豬養(yǎng)殖、冷鏈運(yùn)輸、豬肉加工銷售等生豬生產(chǎn)全產(chǎn)業(yè)鏈的各個(gè)環(huán)節(jié)。與此同時(shí),阿里、淘寶、京東、網(wǎng)易、騰訊、拼多多等新興互聯(lián)網(wǎng)公司聚焦生豬養(yǎng)殖領(lǐng)域,開發(fā)軟件、硬件,實(shí)施虛擬網(wǎng)絡(luò)技術(shù),助力生豬養(yǎng)殖產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級。另外,中糧糧谷、光明食品、首農(nóng)食品、華潤五豐、希望本香等生豬上市公司,均將數(shù)智化轉(zhuǎn)型作為公司發(fā)展戰(zhàn)略的重要組成部分,構(gòu)建出一整套覆蓋生豬行業(yè)的飼料種植、生豬繁殖、養(yǎng)殖、屠宰加工、冷鏈倉儲(chǔ)運(yùn)輸、市場銷售推廣、豬肉制品深加工等全產(chǎn)業(yè)鏈。探索出一整套數(shù)智化的模式,數(shù)智化現(xiàn)代養(yǎng)殖已成為整個(gè)行業(yè)發(fā)展的方向標(biāo)。
有關(guān)大數(shù)據(jù)、云計(jì)算在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用,學(xué)者們做了不少有益的探索, 如在農(nóng)業(yè)精準(zhǔn)生產(chǎn)、消費(fèi)需求預(yù)測、農(nóng)產(chǎn)品檢測預(yù)警等方面的應(yīng)用[1-5]。養(yǎng)殖業(yè)該方面的研究主要涵蓋了個(gè)體系譜、個(gè)體特征、飼料結(jié)構(gòu)、圈舍環(huán)境和疫情情況等信息。養(yǎng)殖業(yè)市場數(shù)據(jù)主要涵蓋了市場供求關(guān)系、價(jià)格行情、價(jià)格利潤、生產(chǎn)資料、市場流通和國際市場等信息[6-10]。
筆者在前人研究的基礎(chǔ)上,從生豬養(yǎng)殖的飼料種植、種豬優(yōu)選、母豬繁殖、子豬飼養(yǎng)、商品豬冷鏈物流、加工、銷售等全產(chǎn)業(yè)鏈安全控制模式的角度出發(fā),分析了大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)、5G、人工智能技術(shù)應(yīng)用于生豬養(yǎng)殖領(lǐng)域的必要性和可行性。重點(diǎn)探討大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能技術(shù)對生豬養(yǎng)殖行業(yè)的產(chǎn)銷平衡等信息的監(jiān)控和預(yù)測技術(shù)的應(yīng)用。
二、生豬養(yǎng)殖業(yè)智能化數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級路徑
生豬養(yǎng)殖行業(yè)數(shù)字化智能化轉(zhuǎn)型升級應(yīng)覆蓋養(yǎng)殖全產(chǎn)業(yè)鏈的各個(gè)環(huán)節(jié),形成智慧種養(yǎng)殖、智能養(yǎng)殖工廠、智慧物流、智慧數(shù)字營銷、智能溯源和智能環(huán)境6大場景,為信息化、數(shù)字化、智能化賦能業(yè)務(wù)奠定堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。
1.智慧種養(yǎng)殖系統(tǒng)。利用大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈、人工智能、5G等互聯(lián)網(wǎng)、數(shù)字化、智能化技術(shù)準(zhǔn)確掌握生豬的整個(gè)生理動(dòng)態(tài)與生長環(huán)境,構(gòu)建科學(xué)化、智能化、自動(dòng)化的生豬飼料種植、配方,以及種豬的引進(jìn),仔豬和肉豬的繁殖,通過自動(dòng)控制系統(tǒng)和現(xiàn)代視頻技術(shù)動(dòng)態(tài)控制和監(jiān)測養(yǎng)殖環(huán)境,利用現(xiàn)代免疫技術(shù)做好生豬疾病預(yù)防和控制風(fēng)險(xiǎn)。實(shí)現(xiàn)全方位、現(xiàn)代化、科學(xué)化、信息化、高產(chǎn)能、高環(huán)保的智能化生豬種養(yǎng)殖系統(tǒng)。
2.智能養(yǎng)殖工廠。利用數(shù)智化技術(shù)建設(shè)生豬養(yǎng)殖智能工廠,通過對生豬種養(yǎng)殖系統(tǒng)大數(shù)據(jù)的收集、整理、歸類,利用云計(jì)算建立數(shù)學(xué)模型,應(yīng)用高性能計(jì)算機(jī)進(jìn)行計(jì)算,構(gòu)建最先進(jìn)的AI養(yǎng)殖工廠。解決生豬養(yǎng)殖供應(yīng)側(cè)與需求側(cè)一致性及協(xié)同性問題。子系統(tǒng)包括智能化數(shù)字化飼料農(nóng)場,生豬繁殖、養(yǎng)殖智能化數(shù)字化生產(chǎn)工廠,無人屠宰車間和加工車間等。
3.智慧物流系統(tǒng)。通過數(shù)智化技術(shù),將物聯(lián)網(wǎng)、傳感網(wǎng)與互聯(lián)網(wǎng)三網(wǎng)結(jié)合起來,利用冷鏈技術(shù)、動(dòng)態(tài)規(guī)劃技術(shù)、現(xiàn)代視頻技術(shù),實(shí)現(xiàn)物流的可視化、動(dòng)態(tài)化、網(wǎng)絡(luò)化,從而提高物流運(yùn)營速度,保證食品安全,增強(qiáng)物流的功能和效率,降低經(jīng)營成本。其中有物流智能精準(zhǔn)路由、動(dòng)態(tài)規(guī)劃選址、冷鏈保鮮倉儲(chǔ)、運(yùn)輸、智能控制物流子系統(tǒng)等。
4.智慧數(shù)字營銷。利用大數(shù)據(jù)技術(shù),構(gòu)建客戶大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫,以客戶為中心,全面感知并深刻理解客戶需求。通過多觸點(diǎn)、跨渠道、場景化、精細(xì)化的手段,提升客戶感知體驗(yàn),了解客戶的需求,精準(zhǔn)市場定位,擴(kuò)大營銷渠道,從而確定消費(fèi)群體,增加市場份額,提高經(jīng)濟(jì)效益,降低產(chǎn)品成本,實(shí)現(xiàn)企業(yè)利潤最大化。其中包括數(shù)字化網(wǎng)絡(luò)地圖、智能化銷售渠道、精準(zhǔn)化客戶定位、VR購物、無人門店、外呼機(jī)器人、智能需求預(yù)測以及線上線下購物驗(yàn)資等。
5.智能溯源。利用前面的系統(tǒng)所收集的海量信息,建立數(shù)據(jù)庫。通過對數(shù)據(jù)整理、分析建立數(shù)學(xué)模型,確定算法、計(jì)算語言等,為生豬養(yǎng)殖企業(yè)的食品安全管理、供應(yīng)鏈管理、信用管理以及政府宏觀監(jiān)管等環(huán)節(jié)建立智能化的決策支持系統(tǒng)和風(fēng)險(xiǎn)防控系統(tǒng)。
6.智能養(yǎng)殖環(huán)境。與國外相比,我國生豬養(yǎng)殖行業(yè)的環(huán)境保護(hù)整體水平與先進(jìn)產(chǎn)能的差距不斷縮小,特別是全行業(yè)推進(jìn)的數(shù)智化超低排放改造,排放標(biāo)準(zhǔn)已達(dá)到歐美國家的排放標(biāo)準(zhǔn),達(dá)到了國際領(lǐng)先水平。為了繼續(xù)執(zhí)行好國家現(xiàn)有超低排放標(biāo)準(zhǔn),應(yīng)加強(qiáng)生豬養(yǎng)殖行業(yè)源頭減排、過程管控、末端治理、數(shù)字賦能,有序推進(jìn)我國生豬養(yǎng)殖行業(yè)的超低排放改造,建立智能環(huán)境保護(hù)系統(tǒng),強(qiáng)化減污降碳協(xié)同增效,持續(xù)提升我國生豬養(yǎng)殖行業(yè)的綠色競爭力。
三、生豬產(chǎn)銷平衡智能化數(shù)字化預(yù)測方法
由于生豬養(yǎng)殖、出欄的周期性和特殊性,雖然很多企業(yè)已經(jīng)應(yīng)用了大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能等先進(jìn)的智能養(yǎng)殖技術(shù),但目前來看還是擺脫不了生豬價(jià)格大起大落的狀態(tài)。市場信息反饋滯后,生產(chǎn)供應(yīng)銜接不暢,時(shí)常出現(xiàn)供求不平衡的尷尬局面。要想完全擺脫這種局面,保障養(yǎng)殖企業(yè)和消費(fèi)者的雙重利益,必須尋求市場預(yù)測技術(shù),以解決市場銷售難題。
要真正實(shí)現(xiàn)生豬產(chǎn)銷平衡的準(zhǔn)確預(yù)測,把握市場脈搏,做到“提前預(yù)測市場風(fēng)險(xiǎn),及時(shí)調(diào)節(jié)生產(chǎn)環(huán)節(jié)” ,就目前智能化數(shù)字化預(yù)測方法中,除了比較傳統(tǒng)的數(shù)理統(tǒng)計(jì)模型,如回歸分析方法外,還有時(shí)間序列預(yù)測的幾種范式。如直接多步預(yù)測,這是時(shí)序預(yù)測中最廣泛采用的范式,NBeats、TFT、Informer、Autoformer等就屬于這類模型;自回歸預(yù)測,比如DeepAR;還有DSGE,動(dòng)態(tài)隨機(jī)一般均衡模型,如Structural VAR等;另外,還有一些小型模型,如SVAR。但比較而言,筆者認(rèn)為行之有效的預(yù)測模型首選人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(artificial neural network,即ANN)。
(一)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型也被稱為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[11],是深度學(xué)習(xí)算法的核心。隨著計(jì)算機(jī)硬件的快速發(fā)展和數(shù)據(jù)集的不斷完善,深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已在圖像識(shí)別、汽車智能駕駛等新領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用,也發(fā)展成了目前主流的人工智能算法。
模型由大量的點(diǎn)、線之間相互連接構(gòu)成樹狀網(wǎng)絡(luò)圖(見圖1)。每個(gè)節(jié)點(diǎn)代表一種特定的輸出函數(shù),稱為激勵(lì)函數(shù)(activation function)。每兩個(gè)節(jié)點(diǎn)間的連接都代表一個(gè)對于通過該連接信號(hào)的加權(quán)值,稱之為權(quán)重,相當(dāng)于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的記憶。網(wǎng)絡(luò)的輸出則依照網(wǎng)絡(luò)的變量和關(guān)系的不同而不同。這種模型自身通常都是對自然界某種算法或者函數(shù)的逼近,也可能是對一種邏輯策略的表達(dá)。
(二)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測的分析方法
1.網(wǎng)絡(luò)模型。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型主要應(yīng)用網(wǎng)絡(luò)連接的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和神經(jīng)元的特征。主要有:(1)前向網(wǎng)絡(luò)。網(wǎng)絡(luò)中各個(gè)神經(jīng)元接受前一級的輸入,并輸出到下一級,網(wǎng)絡(luò)中沒有反饋,可以用一個(gè)有向無環(huán)路圖表示。(2)反饋網(wǎng)絡(luò)。網(wǎng)絡(luò)內(nèi)神經(jīng)元間有反饋,這種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信息處理是狀態(tài)的變換,可以用動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)理論處理。
2.學(xué)習(xí)類型。學(xué)習(xí)是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的一個(gè)重要內(nèi)容,它的適應(yīng)性是通過學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)的。根據(jù)環(huán)境的變化,對權(quán)值進(jìn)行調(diào)整,改善系統(tǒng)的行為。
3.分析方法。研究神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性動(dòng)力學(xué)性質(zhì),主要采用動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)理論、非線性規(guī)劃理論和統(tǒng)計(jì)理論來分析神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的演化過程和吸引子的性質(zhì),探索神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的協(xié)同行為和集體計(jì)算功能,了解神經(jīng)信息處理機(jī)制。
四、生豬養(yǎng)殖行業(yè)市場供求預(yù)測
(一)構(gòu)建生豬養(yǎng)殖行業(yè)聯(lián)合體
近年來,我國生豬存欄量和出欄量穩(wěn)步回升。受政策引導(dǎo)及市場需求的影響,我國生豬養(yǎng)殖方式開始逐步向規(guī)模化發(fā)展,散戶占比大幅度下降,大戶及企業(yè)占比不斷攀升,生豬養(yǎng)殖行業(yè)的市場集中度逐年增長。但是,我國生豬價(jià)格周期性波動(dòng)明顯,一般3~4年為一個(gè)周期。例如,2019年受行業(yè)周期、非洲豬瘟疫情等因素疊加影響,我國生豬出欄量跌至近年來的低谷,供不應(yīng)求導(dǎo)致生豬價(jià)格不斷走高;而到2021年,中國養(yǎng)豬業(yè)進(jìn)入了長達(dá)一年多的豬價(jià)下行期,期間豬價(jià)最低跌至10元/公斤,大型豬企陷入了漫長的虧損期,直至2022年4月,這一局面才逐漸得到改善。但是,2023年前三季度豬價(jià)持續(xù)低迷、生豬養(yǎng)殖行業(yè)虧損嚴(yán)重。不過行業(yè)產(chǎn)能并未明顯減少,尤其規(guī)模企業(yè)基于市場占有率、增產(chǎn)降本及長期發(fā)展考慮,產(chǎn)能尚呈現(xiàn)增加態(tài)勢,致使能繁母豬存欄量至三季度末仍維持在4 240萬頭以上高位運(yùn)行。生產(chǎn)效能及母豬數(shù)量存在雙重提升,這就預(yù)示年前供給壓力不會(huì)小。在此背景下,我們認(rèn)為,我國生豬養(yǎng)殖行業(yè)亟待加強(qiáng)協(xié)同,建立行業(yè)聯(lián)盟,積極進(jìn)行市場前期預(yù)測,科學(xué)合理制定生產(chǎn)計(jì)劃。組織建立行業(yè)聯(lián)盟內(nèi)的市場預(yù)測機(jī)構(gòu),或外包給專業(yè)的市場預(yù)測機(jī)構(gòu),對整個(gè)生豬養(yǎng)殖市場進(jìn)行全方位的預(yù)測,構(gòu)成全行業(yè)一盤棋。統(tǒng)籌養(yǎng)殖規(guī)劃,合理繁殖生產(chǎn),科學(xué)劃分區(qū)域,智能配置資源[12]。否則,將會(huì)催生惡性競爭,形成豬肉價(jià)格忽高忽低,豬肉市場的忽冷忽熱,最終導(dǎo)致‘負(fù)效生產(chǎn)。目前,我國生豬養(yǎng)殖產(chǎn)業(yè)的上市公司數(shù)量較多,分布在各產(chǎn)業(yè)鏈環(huán)節(jié),其中,涉及生豬養(yǎng)殖的上市公司包括牧原股份、新希望、大北農(nóng)等。為此,我國生豬養(yǎng)殖行業(yè)需要階段性、區(qū)域性地逐步推進(jìn)行業(yè)自律和市場協(xié)同,科學(xué)地進(jìn)行市場預(yù)測,以最終實(shí)現(xiàn)彈性供給,保障市場持續(xù)健康運(yùn)行,落實(shí)好中央對我國生豬養(yǎng)殖行業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的基本要求。
(二)生豬養(yǎng)殖市場價(jià)格的預(yù)測模擬
由于生豬供需不平衡的原因諸多,生豬養(yǎng)殖有一定的時(shí)間滯后性。當(dāng)供大于求時(shí),豬肉價(jià)格下降,生豬飼養(yǎng)減少,加之近年的豬瘟,生豬出欄大幅減少,而需求卻沒有減少,造成供不應(yīng)求,隨之豬肉價(jià)格上漲。而生豬養(yǎng)殖需要一定的時(shí)間周期,這時(shí)豬肉價(jià)格一直飆升。隨著生豬價(jià)格的上漲和國家對生豬養(yǎng)殖的大力扶持,企業(yè)生豬養(yǎng)殖積極性高漲,生豬出欄大幅增加,供大于求形勢加劇。豬肉的需求又分淡季和旺季,豬肉價(jià)格便開始一路下跌。這時(shí)為了穩(wěn)定豬肉市場,避免價(jià)格大漲大跌,國家又啟動(dòng)生豬冷凍計(jì)劃,大量生豬宰后冷藏入庫,豬肉價(jià)格逐漸回升。
我國生豬養(yǎng)殖行業(yè)因養(yǎng)殖、市場均存在的嚴(yán)重的不確定性和風(fēng)險(xiǎn)性,最終會(huì)給生產(chǎn)企業(yè)和廣大消費(fèi)者帶來巨大經(jīng)濟(jì)或財(cái)務(wù)的損失和嚴(yán)重的市場波動(dòng),從而影響整個(gè)國民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。因此,防范生豬養(yǎng)殖的市場變化的最佳辦法就是事先對可能發(fā)生市場風(fēng)險(xiǎn)作出科學(xué)的預(yù)測和評估。整個(gè)生豬養(yǎng)殖行業(yè)應(yīng)建立聯(lián)合體,形成階段性、區(qū)域性的行業(yè)自律和市場協(xié)同聯(lián)盟,當(dāng)豬肉市場飽和時(shí),養(yǎng)殖行業(yè)聯(lián)合體可以進(jìn)行市場協(xié)同,限產(chǎn)限價(jià),控制生產(chǎn)規(guī)模;當(dāng)市場疲軟時(shí),養(yǎng)殖行業(yè)聯(lián)合體可以進(jìn)行規(guī)模擴(kuò)張,增產(chǎn)增收。總之,利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測方法對養(yǎng)殖行業(yè)的生產(chǎn)規(guī)模、市場變化進(jìn)行量化分析,彌補(bǔ)主觀評估的不足,可以產(chǎn)生良好的效果。
1.確定影響生豬養(yǎng)殖生產(chǎn)規(guī)模、市場價(jià)格波動(dòng)的主要參數(shù)。對生豬養(yǎng)殖供求平衡及豬肉價(jià)格變動(dòng)的市場分析預(yù)測,可歸結(jié)為對影響市場供求關(guān)系的諸多因素的綜合分析預(yù)測。傳統(tǒng)的定性和定量的統(tǒng)計(jì)預(yù)測方法已經(jīng)不適應(yīng)現(xiàn)代數(shù)字化、智能化發(fā)展的需求。要對我國生豬生產(chǎn)的供需平衡以及豬肉價(jià)格變動(dòng)而導(dǎo)致生豬供求失衡、價(jià)格大起大落的市場判斷作出科學(xué)的預(yù)測,就需要人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)來處理龐大的、不完整的、模糊不確定或規(guī)律性不明顯的大數(shù)據(jù)。所以,用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行生豬商品價(jià)格預(yù)測是有著傳統(tǒng)方法無可比擬的優(yōu)勢。
從生豬商品市場價(jià)格的確定機(jī)制出發(fā),依據(jù)影響豬肉價(jià)格的綜合因素考慮。生豬作為一種商品,其價(jià)格波動(dòng)和其他商品一樣,主要受生豬的供需因素影響。
豬肉的市場需求分為國外需求和國內(nèi)需求,國外需求目前比重不大,主要還是國內(nèi)需求占壓倒性優(yōu)勢。影響豬肉需求的參數(shù)包括人口總數(shù)、人均可支配收入、消費(fèi)習(xí)慣、人均年豬肉消費(fèi)量等,另外還有豬肉需求的周期性和季節(jié)性變化以及受天氣與節(jié)假日的影響。豬肉需求的周期性和季節(jié)性特點(diǎn)十分明顯,豬肉價(jià)格也因此有明顯的周期性和季節(jié)性波動(dòng)特點(diǎn)。影響生豬的供給參數(shù)包括生豬母豬仔豬存欄量、進(jìn)口豬肉量、國儲(chǔ)肉投放量、生豬疫病情況以及生豬出欄數(shù)量等。
生豬的養(yǎng)殖受季節(jié)性影響很弱。同時(shí),生豬養(yǎng)殖具有持續(xù)性和延長性的特點(diǎn)。決定生豬養(yǎng)殖行業(yè)的供求平衡和價(jià)格波動(dòng)還有養(yǎng)殖成本和利潤這一關(guān)鍵因素,需要綜合考慮。當(dāng)養(yǎng)殖利潤增加時(shí),養(yǎng)殖企業(yè)在高利潤的激勵(lì)下會(huì)增加仔豬的補(bǔ)欄量,同時(shí)可能會(huì)偏向壓欄出售生豬。當(dāng)養(yǎng)殖利潤下降,成本上升甚至出現(xiàn)虧損時(shí),養(yǎng)殖企業(yè)會(huì)偏向盡快出欄生豬,對于仔豬的補(bǔ)欄也會(huì)偏向謹(jǐn)慎。
2.建立行業(yè)大數(shù)據(jù)。當(dāng)今,擁有強(qiáng)大的信息處理和分析能力的大數(shù)據(jù)技術(shù)為社會(huì)的發(fā)展提供強(qiáng)有力的數(shù)據(jù)信息資源,對我國農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展起著重要作用, 使得生產(chǎn)技術(shù)成本進(jìn)一步降低,其銷售模式 、農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的整體結(jié)構(gòu)相對于傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)有了質(zhì)的變化。為此,應(yīng)通過我國生豬養(yǎng)殖行業(yè)的自律協(xié)同,在建立行業(yè)聯(lián)盟的基礎(chǔ)上,在進(jìn)行科學(xué)市場前期預(yù)測的前提下,集中采集生豬養(yǎng)殖行業(yè)生產(chǎn)和市場大數(shù)據(jù),包括生豬的市場供求數(shù)據(jù),產(chǎn)品價(jià)格方面的報(bào)價(jià)以及有關(guān)飼料、生產(chǎn)資料的市場數(shù)據(jù),產(chǎn)品的價(jià)格及利潤、市場的流通、國際市場的數(shù)據(jù)等??梢砸陨i養(yǎng)殖的上市公司牧原股份、新希望、大北農(nóng)等企業(yè)為骨干建立行業(yè)大數(shù)據(jù)。對海量的、復(fù)雜的、雜亂無章的數(shù)據(jù) 進(jìn)行收集、分類、整理、分析、傳輸、管理和處理,建設(shè)多樣化的信息資產(chǎn)。大數(shù)據(jù)以其海量的數(shù)據(jù)規(guī)模、快速的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)、多樣的數(shù)據(jù)類型和價(jià)值密度低的特征,整合生豬養(yǎng)殖行業(yè)養(yǎng)殖和市場所出現(xiàn)的地域性、季節(jié)性、多樣性、周期性等自身特征后產(chǎn)生的來源廣泛、類型多樣、結(jié)構(gòu)復(fù)雜、具有潛在價(jià)值的數(shù)據(jù)集合,成為其后分析利用的數(shù)據(jù)資源。
3.建立人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測數(shù)學(xué)模型。如果將神經(jīng)元整體看作一個(gè)函數(shù),那么函數(shù)的自變量和因變量則分別對應(yīng)這里的輸入和輸出數(shù)據(jù)。通過上述對生豬養(yǎng)殖系統(tǒng)大數(shù)據(jù)的處理和篩選,得到對整個(gè)生豬養(yǎng)殖行業(yè)有價(jià)值的數(shù)據(jù)。將其作為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)神經(jīng)元的輸入數(shù)據(jù),這時(shí)的神經(jīng)元就可以對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。
例如:如果把豬肉需求參數(shù)、生豬的供給參數(shù)作為神經(jīng)元的輸入數(shù)據(jù),包含一個(gè)或多個(gè)數(shù)值,通常用向量表示。
xi=x1,x2,x3,…,xn(1)
下面分為兩步,即首先對輸入數(shù)據(jù)加權(quán)求和,再利用激活函數(shù)判斷輸出。
例如:給定輸入Xi,首先我們得到S=∑iwi xi+b。
其中wi=w1,w2,w3,…,wn為對應(yīng)各個(gè)數(shù)據(jù)輸入節(jié)點(diǎn)的權(quán)重,Y為神經(jīng)元的偏置(Bias)。
接下來,再利用激活函數(shù)(Activation function)判斷輸出,即這里的激活函數(shù)σ(S)選取為符號(hào)函數(shù),也可以選取為階躍函數(shù)。
y=σ(S)=1,??∑≥0-1,?∑<0(2)
通過上述過程,感知機(jī)就模擬了生物神經(jīng)元的信號(hào)傳遞、信號(hào)處理以及“閾值”機(jī)制。為了使感知機(jī)完成指定學(xué)習(xí),還需要對其進(jìn)行訓(xùn)練,得到適合具體問題的模型參數(shù)。
確定輸出神經(jīng)元的輸出數(shù)據(jù),包含一個(gè)或多個(gè)數(shù)值,通常也用向量表示,如:yi=y1,y2,y3,…,yn。
綜上所述,面對大量的錯(cuò)綜復(fù)雜、變化無常的不確定隨機(jī)因素,面對國內(nèi)外海量的相關(guān)數(shù)據(jù),運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以對國內(nèi)生豬養(yǎng)殖企業(yè)生豬的供應(yīng)參數(shù)數(shù)據(jù)和豬肉市場需求量參數(shù)變化數(shù)據(jù)的系統(tǒng)運(yùn)行狀況進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控,對過程中產(chǎn)生的大量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)與財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行深入地挖掘、分析、篩選。通過預(yù)測模型,用數(shù)學(xué)語言或公式所描述的事物間的數(shù)量關(guān)系,采用分布式架構(gòu),對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分布式數(shù)據(jù)分析,并依托云計(jì)算的分布式處理、分布式數(shù)據(jù)庫和云存儲(chǔ)、虛擬化技術(shù)的云計(jì)算平臺(tái)、互聯(lián)網(wǎng)和可擴(kuò)展的存儲(chǔ)系統(tǒng)等技術(shù),在一定程度上可以揭示事物間的內(nèi)在規(guī)律性,預(yù)測未來的變化趨勢。
總之,可以通過建立生豬養(yǎng)殖聯(lián)盟、大數(shù)據(jù)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)預(yù)測的數(shù)學(xué)模型、云計(jì)算平臺(tái)等對生豬養(yǎng)殖行業(yè)的供求平衡和價(jià)格波動(dòng)進(jìn)行科學(xué)的預(yù)測,為生豬養(yǎng)殖企業(yè)的規(guī)劃、生產(chǎn)、管理決策提供科學(xué)的依據(jù)。
(三)構(gòu)建生豬養(yǎng)殖行業(yè)生產(chǎn)控制系統(tǒng)
通過整個(gè)生豬養(yǎng)殖行業(yè)聯(lián)合體的行業(yè)自律和市場協(xié)同,利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)獨(dú)特的模型結(jié)構(gòu)和非線性模擬能力以及高度自適應(yīng)和容錯(cuò)功能,建立生豬養(yǎng)殖控制系統(tǒng)。通過非線性自適應(yīng)學(xué)習(xí)機(jī)制,建立科學(xué)的生豬養(yǎng)殖預(yù)測系統(tǒng)、產(chǎn)能控制系統(tǒng),使整個(gè)生豬養(yǎng)殖行業(yè)不再重復(fù)出現(xiàn)企業(yè)之間的惡性競價(jià)。規(guī)范行業(yè)職業(yè)道德,建立行業(yè)自律機(jī)制,使我國生豬養(yǎng)殖行業(yè)朝著智能化、規(guī)范化、科學(xué)化、市場化的方向健康、成熟地發(fā)展。
五、結(jié)?語
基于我國中央和地方文件精神以及國內(nèi)生豬養(yǎng)殖行業(yè)需求,利用大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)域塊、人工智能、5G為代表的先進(jìn)信息化、數(shù)字化、智能化技術(shù),在我國生豬養(yǎng)殖行業(yè)進(jìn)行階段性、區(qū)域性地逐步推進(jìn)行業(yè)自律和市場協(xié)同,科學(xué)市場預(yù)測,以最終實(shí)現(xiàn)彈性供給發(fā)展目標(biāo),保障市場持續(xù)健康運(yùn)行,從而落實(shí)好中央對我國生豬養(yǎng)殖行業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的基本要求。在生豬養(yǎng)殖行業(yè)構(gòu)建一整套信息化、數(shù)字化、智能化生產(chǎn)和管理系統(tǒng),結(jié)合生豬養(yǎng)殖全產(chǎn)業(yè)鏈的生產(chǎn)模式,促進(jìn)生豬養(yǎng)殖企業(yè)轉(zhuǎn)型升級,真正打造生產(chǎn)智能化、管理標(biāo)準(zhǔn)化、環(huán)境生態(tài)化、經(jīng)營數(shù)字化、市場供求平衡的生豬養(yǎng)殖新模式和科學(xué)范式,以推動(dòng)我國生豬養(yǎng)殖行業(yè)健康、良性地發(fā)展。
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Research on Intelligent Pig Farming and Innovative Technology in Prediction of Market Supply and Demand
YAN Junfang1,LIU Xiaoning,WANG Peng3
(1.School of Economics and Finance,Xian Jiaotong University,Xian?710061;2.Xian University of Economics and Finance,Xian?710100; 3.Beijing Navinfo Technology Co.,Ltd.,Beijing?100083,China)
Abstract:This article explores the necessity and feasibility of applying technologies such as big data, cloud computing,the Internet of Things, the Internet,5G,and artificial intelligence to the field of pig farming from the perspective of the entire industry chain security control mode of pig farming,including feed planting, pig breeding,sow breeding,piglet breeding,commodity pig cold chain logistics,processing, and sales.The article focuses on intelligent breeding technology and the use of artificial intelligence technology to monitor and predict the production and sales balance,price fluctuations,and other information in the pig breeding market.The article explores the use of artificial neural network prediction methods and cloud computing processing methods to scientifically address the significant fluctuations in pig prices in China due to the periodicity and particularity of pig farming,and the awkward situation of imbalanced market supply and demand in the pig farming industry.
Keywords:intelligent breeding;neural network;production and sales balance;prediction
(責(zé)任編輯:王倩)
西北農(nóng)林科技大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版)2024年4期