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介绍资料

以下是一篇关于《Python+大模型农产品价格预测与销量分析》的任务书模板，包含目标、任务分解、技术要求、时间安排等内容，供参考：

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任务书

项目名称：基于Python与大模型的农产品价格预测及销量分析系统开发

一、项目背景与目标

1. 背景
   • 农产品市场受气候、政策、供需关系等多因素影响，价格波动频繁，销量不稳定，传统预测方法难以应对复杂市场环境。
   • 大模型（如Transformer、LSTM）在时序预测和多模态数据处理中表现优异，结合Python生态可构建高效、可扩展的智能分析系统。
2. 目标
   • 开发一套农产品价格预测与销量分析系统，实现以下功能：
     • 实时采集多源数据（历史价格、天气、新闻舆情等）。
     • 利用大模型（如LSTM、Informer）预测未来7-30天价格趋势。
     • 分析价格与销量的关联关系，识别关键影响因素。
     • 提供可视化决策支持界面（Web/移动端）。

二、任务分解与责任分配

任务模块	具体内容	负责人	完成时间
1. 数据采集与清洗	- 爬取农业部、电商平台（拼多多/京东）、气象局API数据 - 处理缺失值、异常值、重复数据	张三	第1-2周
2. 特征工程	- 提取时序特征（季节性、移动平均） - 利用NLP处理政策文本（BERT情感分析） - 融合多模态数据（可选卫星图像）	李四	第3-4周
3. 模型开发与训练	- 构建LSTM基准模型 - 优化Transformer类模型（Informer/Autoformer） - 超参数调优（Optuna）	王五	第5-8周
4. 销量关联分析	- 计算价格弹性系数 - 使用Apriori算法挖掘关联规则（如“暴雨→蔬菜涨价→销量下降”）	赵六	第7-9周
5. 系统集成与测试	- 开发Web界面（Streamlit/Django） - 部署模型API（Flask/FastAPI） - 压力测试与优化	全体成员	第10-12周

三、技术要求与工具

1. 编程语言：Python 3.8+
2. 核心库：
   • 数据处理：Pandas、NumPy
   • 机器学习：Scikit-learn、XGBoost
   • 深度学习：PyTorch、TensorFlow、HuggingFace Transformers
   • 可视化：Matplotlib、Plotly、Streamlit
3. 大模型要求：
   • 至少实现一种Transformer类时序模型（如Informer）。
   • 支持动态事件注入（如突发政策新闻）。
4. 性能指标：
   • 价格预测误差率（MAPE）≤12%。
   • 关键因素识别准确率≥85%。

四、时间计划与里程碑

阶段	时间	里程碑成果
需求分析	第1周	完成数据源调研，确定技术路线，输出《需求规格说明书》
数据准备	第2-3周	构建农产品数据库（CSV/MySQL），完成数据质量评估报告
模型开发	第4-8周	完成LSTM和Informer模型训练，输出对比实验报告
系统测试	第9-10周	完成Web界面开发，通过压力测试（1000+并发请求）
项目验收	第12周	提交系统源代码、测试报告、用户手册，通过答辩评审

五、预期成果与交付物

1. 软件系统：
   • 农产品价格预测与销量分析Web平台（含登录、数据上传、预测、可视化功能）。
   • 模型API接口文档（支持RESTful调用）。
2. 技术文档：
   • 《系统设计说明书》
   • 《模型训练与调优报告》
   • 《用户操作手册》
3. 学术成果：
   • 发表1篇核心期刊论文（主题：大模型在农业经济中的应用）。
   • 申请1项软件著作权（系统名称：AgriPredict-Pro）。

六、风险评估与应对措施

风险类型	描述	应对措施
数据缺失	部分农产品历史数据不完整	使用GAN生成合成数据，或采用插值法填充
模型过拟合	训练集误差低但测试集误差高	增加正则化（Dropout/L2）、使用交叉验证
硬件资源不足	大模型训练需要GPU集群支持	采用云服务（AWS/阿里云）或模型轻量化

七、经费预算

项目	金额（元）	说明
云服务器租赁	5,000	用于模型训练与部署（3个月）
数据采集费用	2,000	购买第三方农业数据API权限
论文版面费	3,000	核心期刊发表费用
总计	10,000

八、审批意见

项目负责人签字：____________________
日期：____________________

备注：本任务书需经指导教师、学院审核通过后执行，后续调整需提交书面申请。

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任务书特点说明：

1. 可操作性：明确分解任务至个人，设定量化指标（如MAPE≤12%）。
2. 技术前瞻性：要求实现Transformer类模型，体现大模型应用价值。
3. 风险可控：提前规划数据缺失、过拟合等问题的解决方案。

可根据实际项目规模调整任务粒度和预算细节。

运行截图

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