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摘 ?要
随着农产品市场的持续发展，价格波动已成为影响农民收入和市场稳定的至关重要的因素。本研究设计并实现了一款基于机器学习的农产品价格数据分析与预测可视化系统。该系统使用Scrapy框架进行数据收集，从惠农网等平台抓取蔬菜、水产品等农产品的价格信息，并利用Spark进行高效的数据处理与分析。通过Python语言结合机器学习算法，实现了对农产品价格的精确预测。系统前端基于Django框架构建，提供用户友好的交互界面，涵盖系统主页、用户管理、蔬菜与水产品信息管理、惠农网管理、价格预测管理、系统管理和个人中心等功能模块。后端采用MySQL数据库存储数据，确保信息的安全与高效检索。用户可以通过系统实时查看农产品价格趋势，管理个人账户信息，并进行价格预测查询，为农业生产和销售提供强有力的支持。
ABSTRACT
With the ongoing development of the agricultural product market, price fluctuations have become a critical factor affecting farmers' income and market stability. This study designed and implemented a machine learning-based visualization system for analyzing and predicting agricultural product price data. The system utilizes the Scrapy framework for data collection, retrieves price information of agricultural products such as vegetables and aquatic products from platforms like Huinong.com, and employs Spark for efficient data processing and analysis. By integrating Python language with machine learning algorithms, precise prediction of agricultural product prices can be achieved. The front-end of the system is constructed using the Django framework and offers a user-friendly interactive interface, covering functional modules such as the system homepage, user management, vegetable and aquatic product information management, Huinong.com management, price prediction management, system management, and personal center. The backend leverages MySQL database to store data, ensuring information security and efficient retrieval. Users can view the real-time trends of agricultural product prices, manage personal account information, and perform price prediction queries through the system, providing robust support for agricultural production and sales.
目 ?录
第1章 绪论?? ?- 1 -
1.1 课题背景与意义?? ?- 1 -
1.2 国内外研究现状?? ?- 1 -
1.3 本课题研究的主要内容?? ?- 2 -
第2章 系统开发技术简介?? ?- 3 -
2.1 DJANGO框架?? ?- 3 -
2.2 VUE.JS前端框架?? ?- 3 -
2.3 MYSQL数据库?? ?- 4 -
2.4 B/S结构?? ?- 4 -
2.5 SCRAPY爬虫?? ?- 4 -
2.6 SPARK?? ?- 4 -
2.7 机器学习?? ?- 5 -
2.8 数据分析?? ?- 5 -
第3章 系统分析?? ?- 6 -
3.1 系统可行性分析?? ?- 6 -
3.1.1 技术可行性?? ?- 6 -
3.1.2 经济可行性?? ?- 6 -
3.1.3 操作可行性?? ?- 6 -
3.2 需求分析?? ?- 7 -
3.3 系统UML用例分析?? ?- 7 -
3.4 系统流程分析?? ?- 8 -
3.4.1 添加信息流程?? ?- 8 -
3.4.2 修改信息流程?? ?- 9 -
3.4.3 删除信息流程?? ?- 9 -
3.4.4 注册流程?? ?- 10 -
3.4.5 登录流程?? ?- 11 -
第4章 系统设计?? ?- 12 -
4.1 系统设计原则?? ?- 12 -
4.2 系统概要设计?? ?- 12 -
4.3 系统结构设计?? ?- 12 -
4.4 数据库设计?? ?- 13 -
4.4.1 数据库设计原则?? ?- 13 -
4.4.2 E-R图设计?? ?- 13 -
4.4.3 数据库表设计?? ?- 14 -
第5章 系统的实现?? ?- 21 -
5.1 系统前台功能实现?? ?- 21 -
5.2 管理员功能实现?? ?- 22 -
5.3 用户功能实现?? ?- 25 -
第6章 系统测试?? ?- 26 -
6.1 测试目的与意义?? ?- 26 -
6.2 测试方法?? ?- 26 -
6.3 测试用例?? ?- 26 -
6.4 测试结果?? ?- 27 -
第7章 总结与展望?? ?- 28 -
7.1 总结?? ?- 28 -
7.2 展望?? ?- 28 -
参考文献?? ?- 29 -
致 ? 谢?? ?- 30 -
第1章 绪论
1.1 课题背景与意义
随着全球经济的迅速发展和人口的不断增长，农产品市场在国家经济中占据了重要的位置。农产品价格的波动一直是影响农业生产、农民收入和市场稳定的關鍵因素。这种波动不仅受季节、气候、地区等自然因素的影响，还与市场供需关系、政策调控、国际贸易等多重复杂因素紧密相关。传统的农产品价格预测方法多依赖于经验判断和简单的统计分析，难以应对复杂多变的市场环境，预测的精确度和及时性有待提升。随着大数据、机器学习和人工智能技术的迅猛发展，为农产品价格预测提供了新的思路和方法。通过爬虫技术获取实时数据，并利用机器学习算法进行分析和预测，可以更精准地掌握价格走势。数据可视化技术的应用也为决策者提供了更加直观的工具，帮助他们快速理解市场动态。
该系统通过整合爬虫技术、机器学习算法和数据可视化工具，能够高效采集和处理农产品价格数据，并提供精准的预测结果。这不仅有助于提升农产品价格预测的科学性和准确性，还能为农业生产者、经销商和消费者提供科学的决策依据。系统通过可视化界面展示价格走势和预测结果，使用户能够直观地了解市场动态，从而优化生产计划、调整销售策略，降低市场风险。该系统还具备数据管理和用户管理功能，能够满足不同用户的需求，推动农业信息化和智能化发展。通过提高农产品价格预测的精度和效率，本研究有望为农业产业的可持续发展提供有力支持，促进农民增收和市场稳定。
1.2 国内外研究现状
近年来，国内在基于机器学习的农产品价格数据分析与预测领域取得了显著进展。随着农业信息化的加速推进，机器学习技术逐渐被引入到农产品价格预测中，为农业生产、市场调控和政策制定提供了有力支持。传统的预测方法多依赖于历史数据和统计模型，但随着信息技术的发展，时间序列分析和机器学习技术为农产品价格预测提供了新的手段。有研究利用ARIMA-SVM模型对农作物价格进行预测，结果显示该模型在预测玉米、大豆、小麦等七种常见农作物价格时，准确率均超过90%，表现出色。国内学者还通过机器学习技术构建了农作物价格预测系统，利用决策树算法等技术提高预测精度，并计划进一步结合遗传算法设计自动化价格推荐系统。这些研究不仅提升了预测的准确性和效率，还为农业从业者提供了更科学的决策依据。
在国外，机器学习在农产品价格预测领域的应用也日益广泛。研究者们通过引入多种机器学习算法，如ARIMA、SARIMA、SVR、XGBoost和LSTM等，对农产品价格进行建模和预测。例如，Anket Patel等人的研究提出了一种基于混合SARIMA-LSTM（HySALS）的方法，通过结合季节性趋势和动态模式，实现了对小麦、小米、高粱、玉米和水稻等主要农作物价格的精准预测。该研究还分析了全球范围内这些农作物的价格动态，为政策制定者提供了应对粮食不安全问题的参考。国外研究还关注到农产品价格预测中数据集的局限性，强调需要更全面和精确的数据来提高预测性能。这些研究不仅展示了机器学习在农产品价格预测中的潜力，还为全球粮食安全和可持续农业发展提供了技术支持。
1.3 本课题研究的主要内容
本研究的目标是建立一个基于机器学习的农产品价格数据分析与预测的可视化系统，以满足农产品市场参与者对价格信息的即时获取、精确预测和可视化呈现的需求。系统的主要功能包括系统首页、用户管理、蔬菜信息管理、惠农网管理、水产品信息管理、蔬菜价格预测管理、系统管理和个人中心。系统首页为用户提供清晰的市场概况，展示各种农产品的价格趋势和重要信息。用户管理模块支持用户注册、登录和权限分配，确保系统的安全。
蔬菜信息管理和水产品信息管理模块负责相关农产品数据的输入、编辑、查询和删除操作，同时支持数据的批量导入和导出，便于用户快速更新和维护数据。惠农网管理模块则专注于从惠农网等平台收集价格数据，通过爬虫技术自动抓取并存储到数据库中，确保数据的及时性和准确性。
蔬菜价格预测管理模块是系统的重要功能之一，利用机器学习算法对历史价格数据进行分析和建模，实现对未来价格的准确预测，并通过可视化图表展示预测结果，帮助用户提前规划生产与销售策略。系统管理模块提供数据备份、恢复和系统参数设置功能，确保系统的稳定运行。个人中心则为用户提供个性化的操作界面，支持用户信息管理和密码修改等功能。
通过整合数据收集、处理、预测和可视化功能，本系统为农产品市场参与者提供了一个高效、科学的决策支持工具，旨在提高市场透明度，减少价格波动风险，推动农业产业的可持续发展。
京公网安备 11010802022788号
