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最新推荐文章于 2025-10-05 07:41:27 发布

原创最新推荐文章于 2025-10-05 07:41:27 发布 · 612 阅读

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#课程设计 #python #数据分析 #spark #大数据 #hadoop #hive

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介绍资料

Python+大模型在农产品价格预测与销量分析中的研究进展综述

引言

农产品市场受气候、政策、供需关系等多因素影响，价格波动频繁且销量不稳定。传统统计模型（如ARIMA）在处理非线性关系时存在局限性，而深度学习与大模型技术的突破为农业经济预测提供了新范式。本文系统梳理了Python生态下基于大模型的农产品价格预测与销量分析研究进展，重点分析数据融合、模型创新、系统集成及可视化决策支持等关键环节。

一、多源数据融合技术

1.1 数据采集与清洗

农产品价格预测需整合历史价格、销量、气象、政策等多维度数据。现有研究通过Scrapy框架定时抓取惠农网、拼多多等平台数据，结合农业农村部公开数据形成多源数据集。例如，某系统融合气象数据后，玉米价格预测的RMSE从0.32降至0.28。数据清洗环节采用Pandas库处理缺失值（如前后均值插值）、异常值（如价格突增10倍剔除）及类型转换（如字符串价格转为数值型），并通过MinMaxScaler实现归一化。

1.2 特征工程创新

特征工程是提升模型性能的核心环节。研究提取时间特征（月份、季度）、滞后特征（前7日价格）、统计特征（7日移动平均）及外部变量（节假日标识、促销强度）。例如，在西红柿价格预测中，加入“春节效应”特征后，Prophet模型MAE降低0.15元/公斤。此外，NLP技术被用于分析政策文本情感倾向，BERT模型在政策对价格影响的分类任务中准确率达89%。

二、大模型与混合预测模型

2.1 深度学习模型应用

LSTM网络因其时间依赖捕捉能力成为主流模型。某研究构建2层LSTM（64个神经元）预测苹果价格，MAE为0.12元/公斤，较ARIMA模型提升23%。GRU模型通过重置门与更新门简化结构，在小麦价格预测中训练速度提升40%，但长期依赖捕捉能力弱于LSTM。CNN模型通过卷积核提取局部特征，在区域性农产品价格预测中展现优势，如某系统利用1D-CNN处理县域级气象与价格数据，预测精度提高18%。

2.2 大模型创新实践

DeepSeek-R1等大模型通过海量参数与自注意力机制实现更复杂的特征交互。某研究将DeepSeek-R1应用于生猪价格预测，结合迁移学习技术，在少量标注数据下MAPE误差控制在9.5%以内。Transformer类模型（如Informer）通过稀疏自注意力降低计算复杂度，某系统使用Informer预测蔬菜价格，训练时间缩短60%，预测误差率≤10%。

2.3 混合模型优化

集成学习通过融合多模型优势提升泛化性。例如，LSTM-XGBoost混合模型在西红柿价格预测中，LSTM捕捉时序趋势（权重70%），XGBoost处理特征交互（权重30%），MAE较单一模型降低0.2元/公斤。PSO-Prophet-LSTM模型结合Prophet的趋势分解能力与LSTM的波动捕捉能力，在跨品类预测中RMSE降低15%。