计算机毕业设计Python+Django农产品价格预测 农产品销量分析 农产品价格分析 农产品可视化 农产品数据分析 农产品爬虫 农产品大数据 大数据毕设

温馨提示：文末有 优快云 平台官方提供的学长联系方式的名片！

温馨提示：文末有 优快云 平台官方提供的学长联系方式的名片！

温馨提示：文末有 优快云 平台官方提供的学长联系方式的名片！

信息安全/网络安全 大模型、大数据、深度学习领域中科院硕士在读，所有源码均一手开发！

感兴趣的可以先收藏起来，还有大家在毕设选题，项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询，希望帮助更多的人

介绍资料

任务书：基于Python与Django的农产品价格预测与销量分析系统开发

一、任务背景与目标

1.1 背景

随着农业数字化转型的推进，农产品市场对数据驱动的决策支持需求日益增长。当前，农户与经销商面临以下问题：

• 价格波动大：受气候、供需、政策等因素影响，农产品价格周波动率超8%（农业农村部，2023）。
• 信息不对称：传统经验决策导致种植结构失衡，如某县2023年因西红柿过度种植损失超2000万元。
• 分析工具缺失：缺乏集数据采集、预测、分析于一体的系统化平台。

1.2 目标

开发一套基于Python+Django的农产品价格预测与销量分析系统，实现以下功能：

1. 多源数据融合：整合历史价格、销量、天气、节假日等数据。
2. 精准预测模型：构建LSTM与XGBoost混合模型，预测未来7天价格，误差率≤10%。
3. 销量关联分析：挖掘价格、促销活动与销量的关联规则（如“价格下降10%→销量增长25%”）。
4. 可视化决策支持：通过动态图表展示分析结果，为农户提供种植建议与风险预警。

二、任务内容与分工

2.1 数据采集与预处理（负责人：数据组）

• 数据源：
  • 政府数据：农业农村部“全国农产品批发市场价格信息系统”。
  • 电商平台：爬取京东生鲜、拼多多等平台的每日价格与销量数据。
  • 气象数据：通过和风天气API获取温度、降雨量等。
• 预处理任务：
  • 清洗异常值（如价格突增10倍）、填充缺失值（前后均值插值）。
  • 特征工程：提取时间特征（月份、季度）、滞后特征（前7天价格）、统计特征（7日移动平均）。

2.2 预测模型开发（负责人：算法组）

• LSTM模型：
  • 输入：历史价格、销量、天气数据。
  • 输出：未来7天价格预测。
  • 参数：2层LSTM（64神经元），Adam优化器，学习率0.01。
• XGBoost模型：
  • 输入：价格、销量、节假日标识、促销强度。
  • 输出：未来3天销量预测。
  • 参数：max_depth=5，learning_rate=0.1，通过网格搜索调优。
• 混合模型：
  • 加权融合：LSTM预测结果占70%，XGBoost占30%，动态调整权重（A/B测试）。

2.3 销量分析与可视化（负责人：分析组）

• 关联规则挖掘：
  • 使用Apriori算法分析价格与销量的关联性（支持度≥0.2，置信度≥0.7）。
• 聚类分析：
  • K-means算法对消费者分群（k=3），基于购买频次、客单价、品类偏好。
• 可视化工具：
  • Django模板集成ECharts，展示价格趋势、销量热力图、关联规则网络图。

2.4 系统开发与部署（负责人：开发组）

• 后端：
  • Django框架搭建RESTful API，处理数据请求与模型推理。
  • MySQL存储结构化数据（价格、销量），MongoDB存储非结构化数据（评论、新闻）。
• 前端：
  • Vue.js构建交互界面，支持参数输入（农产品种类、预测周期）与结果展示。
• 部署：
  • 使用Nginx+Gunicorn部署Django应用，Docker容器化模型服务。

三、技术路线与工具

3.1 技术路线

	数据采集（爬虫+API） → 数据清洗（Pandas） → 特征工程（Scikit-learn）
	↓
	模型训练（LSTM+XGBoost） → 模型评估（交叉验证） → 模型部署（Django API）
	↓
	前端交互（Vue.js） → 可视化（ECharts） → 决策支持（规则引擎）

3.2 开发工具

类别	工具/框架	用途
编程语言	Python 3.8+	数据处理与模型开发
Web框架	Django 4.0+	后端API与用户管理
前端框架	Vue.js 3.0+	交互界面开发
数据库	MySQL 8.0 + MongoDB 5.0	结构化与非结构化数据存储
机器学习	TensorFlow 2.8 + XGBoost 1.6	模型训练与预测
可视化	ECharts 5.0 + Django-ChartJS	动态图表渲染
部署	Docker 20.10 + Nginx 1.20	容器化与Web服务

四、任务进度计划

阶段	时间	里程碑交付物	验收标准
需求分析	第1周	需求规格说明书	功能清单覆盖所有业务场景
数据采集	第2-3周	原始数据集（CSV/JSON格式）	数据量≥10万条，覆盖5类农产品
模型开发	第4-6周	训练好的LSTM与XGBoost模型	测试集MAE≤0.5，RMSE≤0.8
系统开发	第7-9周	可运行的Django原型系统	API响应时间≤500ms
测试优化	第10-11周	用户测试报告与BUG修复清单	用户满意度≥80%
部署上线	第12周	系统部署文档与操作手册	系统可用性≥99.9%

五、预期成果

1. 系统原型：完成可运行的Web应用，支持价格预测、销量分析、可视化展示。
2. 实验报告：对比LSTM、XGBoost、混合模型的性能（MAE、RMSE指标），提供调参建议。
3. 用户手册：指导农户与经销商使用系统进行决策，包含案例演示与FAQ。
4. 数据集：公开清洗后的农产品价格与销量数据集（含5类农产品，10万+条记录）。

六、风险评估与应对

风险类型	描述	应对措施
数据质量问题	电商平台数据缺失率>20%	增加数据源（如政府公开数据）
模型精度不足	测试集RMSE>1.0	引入集成学习（如Stacking）
系统性能瓶颈	高并发时API响应时间>1s	优化数据库查询（索引+缓存）
用户接受度低	农户对可视化界面操作困难	简化界面设计，增加语音引导

七、任务审批与签署

• 项目负责人：________________
• 审批意见：________________
• 日期：________________

备注：本任务书可根据实际研究进展调整模型参数与数据源，确保研究目标的可达性与创新性。

运行截图

推荐项目

上万套Java、Python、大数据、机器学习、深度学习等高级选题(源码+lw+部署文档+讲解等)

项目案例

优势

1-项目均为博主学习开发自研，适合新手入门和学习使用

2-所有源码均一手开发，不是模版！不容易跟班里人重复！

🍅✌感兴趣的可以先收藏起来，点赞关注不迷路，想学习更多项目可以查看主页，大家在毕设选题，项目代码以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询，希望可以帮助同学们顺利毕业！🍅✌

源码获取方式

🍅由于篇幅限制，获取完整文章或源码、代做项目的，拉到文章底部即可看到个人联系方式。🍅

点赞、收藏、关注，不迷路，下方查看👇🏻获取联系方式👇🏻