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原创于 2025-12-07 10:25:38 发布 · 717 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

Django + LLM大模型农产品价格预测与销量分析技术说明

一、项目背景与目标

随着农业数字化转型的推进，农产品价格波动与销量预测对农民、经销商和政策制定者具有重要意义。传统预测方法依赖统计模型或专家经验，存在数据维度单一、实时性差等问题。本方案结合Django框架（快速开发Web应用）与LLM（大语言模型）（如GPT-4、LLaMA等），构建一个高精度、可解释的农产品价格预测与销量分析系统，实现数据可视化、模型训练与预测结果展示的一体化平台。

核心目标

价格预测：基于历史价格、气象、市场供需等数据，预测未来价格趋势。
销量分析：结合季节性、节假日、促销活动等因素，分析销量驱动因素。
交互式决策支持：通过Web界面提供动态预测结果与可视化报告。

二、技术架构设计

1. 整体架构

系统采用分层架构，分为数据层、模型层、应用层和展示层：

数据层：存储历史数据（价格、销量、气象、经济指标等）。
模型层：基于LLM的大模型与时间序列模型（如Prophet、LSTM）融合。
应用层：Django后端处理业务逻辑与API接口。
展示层：前端（如Vue.js）与Django模板渲染交互式图表。

2. 技术选型

后端框架：Django（快速开发、内置ORM、安全机制）。
数据库：PostgreSQL（支持复杂查询与时间序列数据）。
大模型：GPT-4/LLaMA（用于自然语言处理与特征提取） + 专用时间序列模型。
前端：ECharts/D3.js（数据可视化） + Bootstrap（响应式布局）。
部署：Docker容器化 + Nginx（负载均衡）。

三、核心功能实现

1. 数据采集与预处理

数据源：
- 政府公开数据（如农业农村部价格监测）。
- 第三方API（气象数据、经济指标）。
- 用户上传（Excel/CSV格式的历史销售记录）。

预处理流程：

python

1# 示例：使用Pandas清洗数据
2import pandas as pd
3def clean_data(raw_data):
4    df = pd.read_csv(raw_data)
5    df = df.dropna(subset=['price', 'sales'])  # 删除缺失值
6    df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])   # 转换日期格式
7    df = df.groupby('product').apply(lambda x: x.sort_values('date'))  # 按产品分组排序
8    return df

2. 模型融合：LLM + 时间序列模型

（1）LLM特征提取

任务：从非结构化文本（如新闻、社交媒体）中提取影响价格的关键事件（如灾害、政策）。

实现：

python

1from transformers import pipeline
2
3def extract_events(text):
4    llm = pipeline("text-classification", model="bert-base-uncased")
5    events = llm(text)  # 分类为"灾害"、"政策"等标签
6    return events

（2）时间序列预测

模型选择：Prophet（适合季节性数据）或 LSTM（捕捉长期依赖）。

示例（Prophet）：

python

1from prophet import Prophet
2
3def train_prophet(df):
4    model = Prophet(yearly_seasonality=True, weekly_seasonality=False)
5    model.fit(df[['ds', 'y']].rename(columns={'date': 'ds', 'price': 'y'}))
6    future = model.make_future_dataframe(periods=30)  # 预测未来30天
7    forecast = model.predict(future)
8    return forecast

（3）模型融合

方法：将LLM提取的特征（如灾害强度）作为外部变量输入时间序列模型。

python

1# 假设events是LLM提取的灾害强度列表
2df['disaster_intensity'] = events  # 合并特征
3model = Prophet()
4model.add_regressor('disaster_intensity')  # 添加外部变量

3. Django后端开发

（1）模型服务化

API设计：
- POST /api/predict：接收用户输入（产品、地区、时间范围），返回预测结果。
- GET /api/analysis：获取历史销量分析报告。

示例视图：

python

1# views.py
2from django.http import JsonResponse
3from .models import predict_price
4
5def predict_view(request):
6    product = request.GET.get('product')
7    region = request.GET.get('region')
8    result = predict_price(product, region)  # 调用模型
9    return JsonResponse(result)

（2）数据库模型

python

1# models.py
2from django.db import models
3
4class Product(models.Model):
5    name = models.CharField(max_length=100)
6    category = models.CharField(max_length=50)
7
8class PriceData(models.Model):
9    product = models.ForeignKey(Product, on_delete=models.CASCADE)
10    date = models.DateField()
11    price = models.FloatField()
12    sales = models.IntegerField()

4. 前端可视化

动态图表：使用ECharts展示价格趋势与销量分布。

javascript

1// 示例：绘制价格折线图
2var chart = echarts.init(document.getElementById('chart'));
3chart.setOption({
4    xAxis: { type: 'category', data: ['2023-01', '2023-02', ...] },
5    yAxis: { type: 'value' },
6    series: [{ data: [10, 15, ...], type: 'line' }]
7});

四、性能优化与部署

模型加速：
- 使用ONNX Runtime优化LLM推理速度。
- 对时间序列模型进行量化（如FP16）。
缓存机制：
- Django的cache_page装饰器缓存频繁访问的API。

部署方案：

Docker容器化：

dockerfile

1FROM python:3.9
2WORKDIR /app
3COPY . .
4RUN pip install -r requirements.txt
5CMD ["gunicorn", "--bind", "0.0.0.0:8000", "project.wsgi"]

Kubernetes集群（高并发场景）。

五、应用场景与价值

农民决策：根据预测结果调整种植计划与销售策略。
经销商库存管理：优化采购与库存水平，减少损耗。
政策模拟：政府可通过调整模型参数（如补贴）模拟政策影响。

六、总结与展望

本方案通过融合Django的快速开发能力与LLM的强泛化能力，实现了农产品价格与销量的高精度预测。未来可扩展以下方向：

多模态数据：引入卫星遥感图像分析作物长势。
实时预测：结合流处理框架（如Apache Flink）实现分钟级更新。
边缘计算：在农业物联网设备上部署轻量级模型。

通过技术赋能农业，本系统有望成为智慧农业的重要基础设施，助力乡村振兴与粮食安全。

运行截图

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

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博主是优快云毕设辅导博客第一人兼开派祖师爷、博主本身从事开发软件开发、有丰富的编程能力和水平、累积给上千名同学进行辅导、全网累积粉丝超过50W。是优快云特邀作者、博客专家、新星计划导师、Java领域优质创作者,博客之星、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和学生毕业项目实战,高校老师/讲师/同行前辈交流和合作。

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