摘要
本发明提供了一种基于AI的农产品期货交易预测方法及系统,涉及领域,包括以下步骤:收集农产品期货交易的历史数据,并通过关联性分析法,确定农产品价格的不确定因子,构建农产品价格不确定性概率模型;对历史数据进行分箱处理,分别拟合各分箱对应的概率分布函数与累积分布函数,形成分箱分布模型;通过边缘节点实时采集多源异构数据,并构建农产品供应链数字孪生体;构建并驱动人工智能预测模型,通过逆变换抽样生成农产品价格场景,输出基于概率分布交易预测结果。本发明提升了农产品期货交易决策的科学性、实时性与抗风险能力,为农业供应链金融及市场风险管理提供了智能化解决方案。
技术关键词
农产品供应链
分箱
数字孪生体
累积分布函数
混合高斯模型
因子
多源异构数据
概率分布函数
森林模型
抽样方法
贝叶斯信息准则
场景
节点
气象
概率密度函数
效应
物流
网络