王美洁，姜同强

（北京工商大学计算机与信息工程学院，北京 100048）

人工智能的手段在现在社会应用十分广泛，通过智能手段解决各方面应用问题逐渐成为社会趋势，能够帮助我们更快、更便捷地解决一些复杂问题。我国是世界茶叶生产和消费的第一大国，茶叶的销售拥有悠久的历史，但与此同时，我们的茶市场目前也存在一定的问题，阻碍着我国茶行业的发展。

将人工智能的手段，应用在企业茶叶销售问题中，通过对我国茶叶产量的预测，可以更好地帮助企业运营，贴近市场趋势。协助企业制定更加适合的发展策略，让企业更适应社会发展，满足不断增长的茶叶市场消费需求。本文通过建立BP神经网络茶叶产量预测模型，对我国茶叶产量数据进行了实例分析。

1 茶企现状分析

从我国目前的茶叶市场来看，我国的茶企经营存在着一定的不规范问题，首先，我国的茶企较为分散，大多数茶企属于中小型企业，大型茶企较少。同时，茶企的行业集中度较低，涉及到规模化生产的情况时，能力较弱，不利于茶叶企业的长久发展。

另外，根据我国消费群体经中国茶叶流通协会的消费指数调查，近年来，我国的茶叶消费量的消费量、消费额和价格较为平稳，且我国茶叶产量逐年递增，这为我国的茶叶发展和消费提供了一定的保障。

利用人工智能的手段，建立BP神经网络的茶叶产量预测模型，对我国的茶叶产量进行建模预测，可以更好地为茶叶企业发展策略的制定提供参考意见，让茶企策略更加适应行业的发展，满足消费者对我国茶叶市场日益增长的需求，同时也有利于我国茶叶产业的良好发展。

2 基于BP神经网络的茶叶产量预测模型

通过MATLAB软件建立基于BP神经网络的茶叶产量预测模型，本文所建立的BP人工神经网络模型包含三层：输入层、隐含层、输出层。

BP人工神经网络具有良好的自我学习、自我适应能力和一定的推广能力。网络的基本思想是信号的正向传播和误差的反向传播的学习过程，当信号在正向传播时，输入层的输入样本通过隐含层进行处理，传输到输出层，通过对比输出层实际输出与期望输出值的差异，进行误差的反向传播。即将输出误差通过隐含层向输入层传播，对权值不断的进行调整修正，实现网络的学习，直到达到模型的设定误差或设定的学习次数。

2.1 网络设置

本文建立的BP神经网络模型输入节点设置为3，隐含层神经元个数设置为10。为了避免过度拟合，划分茶叶产量训练、测试和验证数据集，训练集70%，测试集15%，验证集15%。预测步数fn=7，预测七年的茶叶产量值。模型中{x1，x2，x3，……，xn}表示BP神经网络模型的输入数据，{y1，y2，y3，……，yn}为BP网络模型输出数据。在模型隐藏层对权重w和b进行参数调整。

2.2 BP神经网络模型特点

BP神经网络模型现在的应用十分广泛，主要是由于基于BP算法的多层感知器具有以下的优点：

（1）良好的容错能力

BP神经网路允许在模型输入数据中存在较大的误差或者存在一定的输入错误，由于对权值的调整过程是一个从大量的输入数据样本提取数据特征的过程，故反映的数据规律来自于样本总体，当极个别的样本存在问题时，在模型对数据操作过程中，个别的误差不会影响权值矩阵的调整。

（2）极强的非线性映射能力

BP神经网络在对数据进行学习和存储时，不用提前了解输入、输出的映射关系，当具备了足够数量的样本数据时，由BP网络模型进行学习训练，便能够完成从输入到输出的非线性映射过程。在面对无法用数学方程解决的规律时，通过BP网络模型，能够很好地解决这类问题，具有极强的优势。

（3）具备泛化能力

在根据已具备样本数据建立BP网络模型后，非线性映射关系将会储存在网络模型的权值矩阵中，在之后的模型运行中，向模型输入未训练过的数据时，BP神经网络能够良好的完成由输入空间向输出空间的映射，为实际问题的应用提供了极大的方便。

3 实例分析

本文实验室根据中国统计年鉴2018给出的我国茶叶产量数据，将样本数据输入建立的BP神经网络模型，对2018-2024的茶叶产量的预测。

如图1所示。蓝线表示已知年份茶叶产量数值，红线为预测值。

图1 茶叶产量预测结果图

通过对茶叶产量预测结果，有助于帮助茶叶厂商把握行业趋势，制定更贴近市场的实际情况的销售策略，进而提高企业利润。

4 结语

随着我国消费水平的不断增长，对茶叶的消费逐渐增加，企业需要对茶叶产量进行分析预测，来迎合消费趋势。

本文建立的BP神经网络的茶叶产量预测模型，通过模型的构建，能够对接下来一段时间的茶叶产量进行预测，帮助企业制定合理的生产计划。通过模型预测茶叶产量变化，有助于协助茶叶生产厂商分析市场价格、茶叶销量等趋势走向，实施更加符合实际的应对措施。

故采用BP神经网络对茶叶产量进行预测是具有现实意义的。后续的实验将根据不同类型的茶叶分类，对细分类下的茶叶建立预测模型，使模型具有更深层次的应用意义。