计算机毕业设计对标硕论Spark+Hadoop+Hive+DeepSeek+Django农产品销量预测农产品大模型AI问答农产品数据分析可视化大数据毕业设计-优快云博客

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介绍资料

以下是一份关于《Spark+Hadoop+Hive+DeepSeek+Django农产品销量预测系统》的任务书模板，涵盖项目背景、目标、技术架构、开发计划等核心内容：

任务书：基于Spark+Hadoop+Hive+DeepSeek+Django的农产品销量预测系统

一、项目背景

农产品销量预测是农业供应链管理的关键环节，直接影响种植计划、库存管理和市场定价。传统预测方法依赖统计模型，存在数据维度单一、实时性差等问题。本系统结合大数据处理框架（Spark、Hadoop、Hive）与深度学习模型（DeepSeek大模型），构建高精度、可扩展的农产品销量预测平台，辅助农业企业与农户科学决策。

二、项目目标

核心目标
- 开发基于大数据与AI的农产品销量预测系统，实现多维度数据整合与模型训练。
- 支持历史销量、天气、市场价格、节假日等特征的自动化分析与预测。
- 提供可视化预测结果展示与预警功能。
技术目标
- 使用Hadoop/Hive构建分布式数据存储与处理平台。
- 通过Spark进行特征工程与模型训练加速。
- 集成DeepSeek大模型优化特征提取与预测精度。
- 基于Django搭建Web应用，实现用户交互与结果可视化。

三、功能模块设计

数据采集与存储模块
- 数据源：农业部门公开数据、电商平台销量记录、气象局API、传感器数据（土壤湿度等）。
- 存储方案：
  - 结构化数据（销量、价格）存入Hive数据仓库。
  - 非结构化数据（文本评论、图片）存入HDFS。
数据处理与特征工程模块
- 清洗转换：使用Spark处理缺失值、异常值，统一数据格式。
- 特征提取：
  - 时间序列特征（季节性、趋势）。
  - 外部因素特征（天气、节假日、市场新闻）。
  - 文本特征（用户评论情感分析，调用DeepSeek NLP能力）。
模型训练与预测模块
- 算法选择：
  - 传统模型：ARIMA、XGBoost（基准对比）。
  - 深度学习：LSTM时序模型、DeepSeek微调模型（融合多模态数据）。
- 训练流程：
  - Spark MLlib分布式训练传统模型。
  - Python+PyTorch调用DeepSeek API进行特征增强与预测。
预测结果展示与预警模块
- 可视化：ECharts/D3.js展示历史销量、预测趋势、特征重要性。
- 预警功能：当预测销量低于阈值时，通过邮件/短信通知用户。
系统管理模块
- 用户权限管理（农户、企业、管理员角色）。
- 模型版本控制与回滚。

四、技术架构

大数据层
- Hadoop：分布式存储（HDFS）与资源管理（YARN）。
- Hive：结构化数据查询与分析。
- Spark：内存计算加速特征工程与模型训练。
AI层
- DeepSeek大模型：
  - 文本数据情感分析。
  - 特征交叉增强（如结合天气文本描述与数值数据）。
- Scikit-learn/XGBoost：传统机器学习模型。
- PyTorch：深度学习模型开发与部署。
Web应用层
- Django：后端API开发（RESTful接口）。
- Vue.js：前端交互界面（可选）。
- Celery：异步任务调度（如定时预测任务）。
第三方服务
- 气象API（和风天气、OpenWeatherMap）。
- 短信/邮件通知服务（阿里云、Twilio）。

五、开发计划

阶段	时间	任务内容
需求分析	第1-2周	调研农业企业需求，明确数据源与预测周期（日/周/月）。
环境搭建	第3周	部署Hadoop集群、Spark环境、Hive数据仓库，配置DeepSeek API。
数据采集	第4周	编写爬虫/接口调用脚本，存储数据至HDFS与Hive。
模型开发	第5-7周	实现特征工程、传统模型训练、DeepSeek集成与深度学习模型调优。
Web开发	第8-9周	开发Django后端与前端界面，实现预测结果可视化。
系统测试	第10周	功能测试、性能测试（如Spark任务并发能力）、用户验收测试（UAT）。
部署上线	第11周	容器化部署（Docker+Kubernetes），编写操作手册与培训文档。
优化迭代	第12周	根据用户反馈调整模型参数，优化系统响应速度。