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原创于 2025-12-07 10:26:32 发布 · 669 阅读

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#课程设计 #数据分析 #爬虫 #知识图谱 #大数据 #机器学习 #django

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介绍资料

以下是一篇关于《Django+LLM大模型农产品价格预测与销量分析系统》的开题报告框架及内容示例，供参考：

开题报告

题目：基于Django与LLM大模型的农产品价格预测及销量分析系统设计与实现

一、研究背景与意义

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，传统预测方法（如时间序列分析、统计模型）难以捕捉复杂非线性关系。
- 大语言模型（LLM，如GPT、LLaMA等）在处理多模态数据、挖掘潜在规律方面展现出强大能力，结合农业领域知识可提升预测精度。
- Django框架作为高效Web开发工具，可快速构建数据可视化与交互平台，为农户和决策者提供实时分析支持。
意义
- 经济价值：通过精准预测价格与销量，帮助农户优化种植计划，减少市场风险。
- 社会价值：稳定农产品供应链，保障粮食安全，助力乡村振兴。
- 技术价值：探索LLM在农业经济领域的落地应用，推动AI+农业交叉学科发展。

二、国内外研究现状

农产品价格预测研究
- 传统方法：ARIMA、灰色预测、机器学习（如SVM、随机森林）等，但依赖历史数据且泛化能力有限。
- 深度学习：LSTM、Transformer等模型在时间序列预测中表现优异，但缺乏对外部因素（如政策、舆情）的动态感知。
LLM在农业领域的应用
- 国外研究：部分学者尝试用LLM解析农业文本数据（如新闻、社交媒体）提取市场情绪，但未系统结合预测任务。
- 国内研究：农业知识图谱与LLM结合的案例较少，多模态数据融合（如气象、价格、图像）仍处探索阶段。
Django在数据分析平台的应用
- Django因其“开箱即用”的特性，被广泛用于构建数据管理后台，但与LLM集成的农业经济分析系统尚属空白。

三、研究内容与技术路线

研究内容
- 数据采集与预处理：
  - 爬取农产品价格、销量、气象、政策等结构化与非结构化数据。
  - 数据清洗、特征工程（如时间特征、文本情感分析）。
- LLM大模型微调：
  - 基于农业领域数据（如农业报告、市场评论）对LLM进行微调，提升对农业术语的理解能力。
  - 构建多任务学习框架，同步预测价格与销量。
- Django系统开发：
  - 设计数据库模型（MySQL/PostgreSQL）存储历史数据与预测结果。
  - 开发可视化界面（ECharts/D3.js），支持动态图表展示与交互查询。
  - 实现API接口，供第三方调用预测模型。

技术路线

mermaid

1graph TD
2A[数据采集] --> B[数据预处理]
3B --> C[LLM微调与训练]
4C --> D[模型评估与优化]
5D --> E[Django系统开发]
6E --> F[部署与测试]

四、创新点与难点

创新点
- 多模态数据融合：结合数值数据（价格、销量）与文本数据（政策、舆情）提升预测鲁棒性。
- LLM动态推理：利用大模型解释预测结果（如“价格下跌因近期暴雨导致供应增加”）。
- 低代码平台：通过Django快速迭代，降低农业从业者使用门槛。
难点
- 农业领域数据稀缺，需构建高质量标注数据集。
- LLM推理成本高，需优化模型轻量化部署。
- 实时数据更新与模型再训练机制设计。

五、预期成果

完成一个基于Django的Web系统，支持：
- 农产品价格与销量的多步预测（短期/中期）。
- 可视化分析（趋势图、热力图、关联规则挖掘）。
- 用户自定义查询（按地区、品种筛选）。
发表1-2篇核心期刊或国际会议论文，申请1项软件著作权。

六、进度安排

阶段	时间	任务
文献调研	第1-2月	确定技术选型与数据来源
数据采集	第3-4月	完成数据清洗与特征工程
模型开发	第5-7月	LLM微调、Django系统原型开发
系统优化	第8-9月	性能测试与用户反馈迭代
论文撰写	第10-12月	成果总结与答辩准备

七、参考文献

Devlin J, et al. BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding. NAACL 2019.
李明等. 基于LSTM的农产品价格预测模型研究[J]. 农业工程学报, 2021.
Django Documentation. https://docs.djangoproject.com/
国家统计局. 中国农产品价格年鉴（2022）.

备注：实际开题报告需根据学校模板调整格式，并补充具体数据集来源、模型参数、实验环境等细节。建议结合本地农业特色（如某类农产品）进一步聚焦研究范围。

运行截图

项目案例

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