數(shù)學建模-食品價格分析論文

1、南京審計大學理學院1摘要本文主要運用譜系聚類分析、灰色預測、主成分分析的思想。運用SPSS軟件進行譜系聚類和主成分分析，MATLAB軟件計算相關矩陣，建立了聚類分析模型、GM（11）模型和主成分分析模型，分別討論了2016年1月5月50個城市主要食品價格的分類和價格變動的差異、預測2016年6月各類食品價格以及通過監(jiān)測盡量少的食品種類預測計算居民消費者價格指數(shù)變動。針對問題一，首先對涉及的主要食品進行分類，將數(shù)據(jù)進行處理，然后利用譜系聚

2、類分析模型，結合系統(tǒng)聚類，采用SPSS軟件將27種食品分為4類，利用EXCEL分別作出四大類食品的價格隨時間變化的折線圖，分析食品價格波動的特點。針對問題二，基于問題一中的食品分類，分別以每類的食品價格為序列建立灰色預測模型。先進行數(shù)據(jù)的檢驗與處理，對原始數(shù)據(jù)進行一次累加，使數(shù)據(jù)有較強的規(guī)律性，進而建立灰微分方程，再利用MATLAB軟件求解模型。并依次進行殘差檢驗及后驗查檢驗，均有C0.35，預測精度較好。最后通過函數(shù)預測2016年6月

3、價格走勢。針對問題三，我們通過所給數(shù)據(jù)及查找的數(shù)據(jù)，利用主成分分析法，分析得出27種食品種類中的主成分分別為芹菜，帶魚，雞（白條雞），鴨，大白菜。故得到可以通過檢測少量食品種類，就能相對精確地預測CPI數(shù)值。經(jīng)過對地域特點的考察，選取上海和沈陽兩地，通過查找相關CPI和食品價格數(shù)據(jù)，用spss軟件運用主成分分析法，得出對CPI影響大的幾類食品，然后通過matlab算法算出權重，再由所得數(shù)據(jù)和圖表的分析比較得到，不同地區(qū)應選取不同的食品種

4、類進行檢測。關鍵詞：譜系聚類法，灰色預測，主成分分析，SPSS軟件，MATLAB軟件。南京審計大學理學院3：時間序列的原始數(shù)據(jù)（0）：對原始數(shù)據(jù)進行一次累加后的數(shù)據(jù)（1）：一次累加后的數(shù)據(jù)估計值與原始數(shù)據(jù)的一次累加數(shù)據(jù)的殘差的方差：原始數(shù)據(jù)的方差（0）五、模型建立與求解五、模型建立與求解5.15.1建立譜系聚類分析模型建立譜系聚類分析模型該問題要求根據(jù)已知的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，分析出50個城市食品價格波動的特點。因此從題目的要求中我們可以看到，食

5、品的價格波動是我們要分析研究的對象，但根據(jù)附件中的數(shù)據(jù)可知食品的種類有27種，數(shù)據(jù)量比較龐大，如果逐個分析每一種食品的價格波動情況，勢必會導致過程繁瑣，無概括性和簡潔性。因此可以先對27種食品進行分類，分類的根據(jù)是食品價格漲幅間的相關程度。由于每一類食品的價格均具有相同的走勢，因此可以逐類分析，即可得出50個城市食品價格的波動情況并能找出之間的差異性。5.1.1系統(tǒng)聚類模型設有n個樣品，即本題中有27個食品種類，每個樣品根據(jù)時間順序測得

6、m個值，設時間為指標。得到觀測數(shù)據(jù)（i=12，…n；j=12，…m）。表中數(shù)據(jù)稱為觀測數(shù)據(jù)陣，其xij數(shù)學表達式為=[111???1]其中列向量=（，，…表示第j個變量（j=12，…m）；行向量=（Xjx1jx2jxnj)TXixi1，，…。xi2xim）表示第i個（1）系統(tǒng)聚類法的基本思想距離相近的樣品（或變量）先聚成類，距離相遠的后聚成類，過程一直進行下去，每個樣品（或變量）總能聚到合適的類中。系統(tǒng)聚類過程是：假設總共有n個樣品（或

7、變量），第一步將每個樣品（或變量）獨自聚成一類，共有n類；第二步據(jù)所確定的樣品（或變量）“距離”公式，把距離較近的兩個樣品（或變量）聚合成一類，其他的樣品（或變量）仍各自聚為一類，共聚成n1類；第三步將“距離”最近的兩個類進一步聚成一類，共聚成n2類；……以上步驟一直進行下去，最后將所有的樣品（或變量）聚成一類。為了直觀地反映以上的系統(tǒng)聚類過程，可以把整個分類系統(tǒng)地畫成一張譜系圖。所以有時系統(tǒng)聚類也稱為譜系分析。（2）系統(tǒng)聚類法的基本步