基于組合模型的農(nóng)產(chǎn)品物價(jià)預(yù)測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
發(fā)布時(shí)間:2021-07-24 14:55
現(xiàn)如今,隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展,各行各業(yè)的數(shù)據(jù)被及時(shí)保存,數(shù)據(jù)信息量大,維數(shù)高,數(shù)據(jù)類(lèi)型多,人們想從大量數(shù)據(jù)中獲取有價(jià)值的信息變得更加困難。但是隨著科技的進(jìn)步,很多的智能算法理論被科學(xué)研究者們提出,利用智能算法能夠從大量數(shù)據(jù)中挖掘有意義且有價(jià)值的信息。我國(guó)地源遼闊,農(nóng)業(yè)信息相對(duì)較為閉塞,人們無(wú)法及時(shí)獲得農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格信息以及預(yù)測(cè)未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)農(nóng)產(chǎn)品物價(jià)走勢(shì),現(xiàn)迫切需要一種可以及時(shí)獲取農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格信息和能夠?qū)ξ磥?lái)一段時(shí)間內(nèi)的農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格進(jìn)行預(yù)測(cè)的系統(tǒng)。所以本文旨在實(shí)現(xiàn)一種基于組合模型的農(nóng)產(chǎn)品物價(jià)預(yù)測(cè)系統(tǒng),用戶(hù)可以查詢(xún)農(nóng)產(chǎn)品物價(jià)信息,同時(shí)可以對(duì)未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)某種農(nóng)產(chǎn)品物價(jià)進(jìn)行預(yù)測(cè)與分析,極大方便農(nóng)戶(hù)和消費(fèi)者掌握農(nóng)產(chǎn)品信息。為實(shí)現(xiàn)農(nóng)產(chǎn)品物價(jià)預(yù)測(cè)系統(tǒng),本文深入研究了常用的預(yù)測(cè)算法,提出優(yōu)化預(yù)測(cè)算法,結(jié)合多種算法特點(diǎn),設(shè)計(jì)一種基于組合模型的農(nóng)產(chǎn)品物價(jià)預(yù)測(cè)算法,使得預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率進(jìn)一步提高,算法更加穩(wěn)定;同時(shí)研究了Web開(kāi)發(fā)框架,以及如何保證Web系統(tǒng)平穩(wěn)高效正常運(yùn)行;后臺(tái)數(shù)據(jù)庫(kù)采用讀寫(xiě)分離和主從備份技術(shù),從而保證系統(tǒng)的可靠性和數(shù)據(jù)的完整性。本文首先闡述了農(nóng)產(chǎn)品物價(jià)預(yù)測(cè)系統(tǒng)和預(yù)測(cè)模型的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀,介紹了數(shù)據(jù)挖...
【文章來(lái)源】:中國(guó)科學(xué)院大學(xué)(中國(guó)科學(xué)院沈陽(yáng)計(jì)算技術(shù)研究所)遼寧省
【文章頁(yè)數(shù)】:85 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
數(shù)據(jù)挖掘與應(yīng)用軟件結(jié)構(gòu)關(guān)系
圖 2.2 數(shù)據(jù)處理流程Figure 2.2 Data Processing Flow般由數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、利用爬蟲(chóng)提供,用戶(hù)可以通過(guò)自己的途徑,獲據(jù)源之后,由于數(shù)據(jù)可能存在很多進(jìn)行規(guī)范化,然后才能夠輸入到數(shù)據(jù)表 2.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理描述Table 2.1 Data Preprocessing Descriptio數(shù)據(jù)預(yù)處理功能描述失值進(jìn)行填補(bǔ)、對(duì)噪聲點(diǎn)進(jìn)行平滑、
PRF 1 技術(shù)統(tǒng)概述程的加快,各行各業(yè)都接入了互聯(lián)網(wǎng)大家庭,產(chǎn)生的數(shù)據(jù)息量呈現(xiàn)指數(shù)型快速增長(zhǎng)模型,海量數(shù)據(jù)呈現(xiàn),人們?cè)诿娼y(tǒng)的解決問(wèn)題的模型獲取價(jià)值信息,迫切需要一種系統(tǒng)為人們提供服務(wù)。預(yù)測(cè)系統(tǒng)就是在海量數(shù)據(jù)的背景下出國(guó)是一個(gè)農(nóng)業(yè)大國(guó),地域廣大,各個(gè)地方信息的互通目前再加上現(xiàn)在是一個(gè)多變的信息時(shí)代,如果人們不能及時(shí)機(jī)遇。所以設(shè)計(jì)一款能夠及時(shí)發(fā)布信息,提供適應(yīng)性服。
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]針對(duì)SSM框架Web系統(tǒng)的相關(guān)思考[J]. 曾艷麗,李諾. 信息與電腦(理論版). 2019(03)
[2]氣象大數(shù)據(jù)與農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格的相關(guān)性分析[J]. 汪華,王彪,李波,譚海波. 成都信息工程大學(xué)學(xué)報(bào). 2018(05)
[3]基于季節(jié)指數(shù)調(diào)整與HGWO-SVR算法的農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格預(yù)測(cè)模型[J]. 鄭薇,王燦強(qiáng),李維德. 統(tǒng)計(jì)與決策. 2018(19)
[4]基于Spring+SpringMVC+hibernate框架的Web系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J]. 朱運(yùn)喬. 電腦知識(shí)與技術(shù). 2018(26)
[5]基于BP-ARIMA組合模型的福建濱海旅游市場(chǎng)規(guī)模預(yù)測(cè)[J]. 陳詠梅. 廈門(mén)理工學(xué)院學(xué)報(bào). 2018(04)
[6]ARIMA模型和灰色模型在農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格預(yù)測(cè)中的應(yīng)用比較[J]. 丁慧娟,張金磊,陳建中,李均濤,崔鵬. 安徽農(nóng)業(yè)科學(xué). 2018(24)
[7]基于web的農(nóng)產(chǎn)品市場(chǎng)價(jià)格分析與預(yù)測(cè)信息系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J]. 楊雄鋼. 農(nóng)家參謀. 2018(17)
[8]基于GM-RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的股票價(jià)格預(yù)測(cè)分析[J]. 劉述忠. 計(jì)算機(jī)與現(xiàn)代化. 2018(08)
[9]基于支持向量機(jī)模型的北京城鎮(zhèn)農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流需求預(yù)測(cè)[J]. 王曉平,彭文凱,盧懷宇,閆飛. 湖北農(nóng)業(yè)科學(xué). 2018(15)
[10]上海農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格監(jiān)測(cè)與分析預(yù)測(cè)系統(tǒng)構(gòu)建[J]. 陳旭,唐衛(wèi)紅,張向飛,潘家銘,楊娟,邵芳. 上海農(nóng)業(yè)學(xué)報(bào). 2018(04)
博士論文
[1]基于價(jià)格分解的鮮活農(nóng)產(chǎn)品短期價(jià)格預(yù)測(cè)模型[D]. 徐克.中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院 2016
碩士論文
[1]非線(xiàn)性方法的時(shí)間序列組合模型在農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格預(yù)測(cè)中的應(yīng)用研究[D]. 江粉桃.蘭州交通大學(xué) 2018
[2]基于WOFOST模型和支持向量機(jī)的糧食產(chǎn)量預(yù)測(cè)模型的研究與實(shí)現(xiàn)[D]. 陳帥.吉林大學(xué) 2018
[3]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的贛南臍橙價(jià)格預(yù)測(cè)研究[D]. 解建強(qiáng).華中農(nóng)業(yè)大學(xué) 2017
[4]基于深度學(xué)習(xí)的農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格預(yù)測(cè)模型研究[D]. 錢(qián)彬彬.安徽農(nóng)業(yè)大學(xué) 2017
[5]基于數(shù)據(jù)挖掘的玉米市場(chǎng)價(jià)格預(yù)測(cè)[D]. 王文晶.青島大學(xué) 2017
[6]基于時(shí)間序列的農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格預(yù)測(cè)方法的研究與應(yīng)用[D]. 張賀.東北大學(xué) 2017
[7]我國(guó)農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格預(yù)測(cè)模型的甄選[D]. 王長(zhǎng)松.江西財(cái)經(jīng)大學(xué) 2016
[8]基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的安徽省糧食產(chǎn)量組合預(yù)測(cè)研究[D]. 高銘悅.安徽農(nóng)業(yè)大學(xué) 2016
[9]基于PCA-ELM的我國(guó)糧食價(jià)格預(yù)測(cè)研究[D]. 郭婷婷.太原理工大學(xué) 2016
[10]農(nóng)產(chǎn)品市場(chǎng)價(jià)格的集成預(yù)測(cè)方法研究[D]. 牛超.華中師范大學(xué) 2016
本文編號(hào):3300871
【文章來(lái)源】:中國(guó)科學(xué)院大學(xué)(中國(guó)科學(xué)院沈陽(yáng)計(jì)算技術(shù)研究所)遼寧省
【文章頁(yè)數(shù)】:85 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
數(shù)據(jù)挖掘與應(yīng)用軟件結(jié)構(gòu)關(guān)系
圖 2.2 數(shù)據(jù)處理流程Figure 2.2 Data Processing Flow般由數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、利用爬蟲(chóng)提供,用戶(hù)可以通過(guò)自己的途徑,獲據(jù)源之后,由于數(shù)據(jù)可能存在很多進(jìn)行規(guī)范化,然后才能夠輸入到數(shù)據(jù)表 2.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理描述Table 2.1 Data Preprocessing Descriptio數(shù)據(jù)預(yù)處理功能描述失值進(jìn)行填補(bǔ)、對(duì)噪聲點(diǎn)進(jìn)行平滑、
PRF 1 技術(shù)統(tǒng)概述程的加快,各行各業(yè)都接入了互聯(lián)網(wǎng)大家庭,產(chǎn)生的數(shù)據(jù)息量呈現(xiàn)指數(shù)型快速增長(zhǎng)模型,海量數(shù)據(jù)呈現(xiàn),人們?cè)诿娼y(tǒng)的解決問(wèn)題的模型獲取價(jià)值信息,迫切需要一種系統(tǒng)為人們提供服務(wù)。預(yù)測(cè)系統(tǒng)就是在海量數(shù)據(jù)的背景下出國(guó)是一個(gè)農(nóng)業(yè)大國(guó),地域廣大,各個(gè)地方信息的互通目前再加上現(xiàn)在是一個(gè)多變的信息時(shí)代,如果人們不能及時(shí)機(jī)遇。所以設(shè)計(jì)一款能夠及時(shí)發(fā)布信息,提供適應(yīng)性服。
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]針對(duì)SSM框架Web系統(tǒng)的相關(guān)思考[J]. 曾艷麗,李諾. 信息與電腦(理論版). 2019(03)
[2]氣象大數(shù)據(jù)與農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格的相關(guān)性分析[J]. 汪華,王彪,李波,譚海波. 成都信息工程大學(xué)學(xué)報(bào). 2018(05)
[3]基于季節(jié)指數(shù)調(diào)整與HGWO-SVR算法的農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格預(yù)測(cè)模型[J]. 鄭薇,王燦強(qiáng),李維德. 統(tǒng)計(jì)與決策. 2018(19)
[4]基于Spring+SpringMVC+hibernate框架的Web系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J]. 朱運(yùn)喬. 電腦知識(shí)與技術(shù). 2018(26)
[5]基于BP-ARIMA組合模型的福建濱海旅游市場(chǎng)規(guī)模預(yù)測(cè)[J]. 陳詠梅. 廈門(mén)理工學(xué)院學(xué)報(bào). 2018(04)
[6]ARIMA模型和灰色模型在農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格預(yù)測(cè)中的應(yīng)用比較[J]. 丁慧娟,張金磊,陳建中,李均濤,崔鵬. 安徽農(nóng)業(yè)科學(xué). 2018(24)
[7]基于web的農(nóng)產(chǎn)品市場(chǎng)價(jià)格分析與預(yù)測(cè)信息系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J]. 楊雄鋼. 農(nóng)家參謀. 2018(17)
[8]基于GM-RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的股票價(jià)格預(yù)測(cè)分析[J]. 劉述忠. 計(jì)算機(jī)與現(xiàn)代化. 2018(08)
[9]基于支持向量機(jī)模型的北京城鎮(zhèn)農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流需求預(yù)測(cè)[J]. 王曉平,彭文凱,盧懷宇,閆飛. 湖北農(nóng)業(yè)科學(xué). 2018(15)
[10]上海農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格監(jiān)測(cè)與分析預(yù)測(cè)系統(tǒng)構(gòu)建[J]. 陳旭,唐衛(wèi)紅,張向飛,潘家銘,楊娟,邵芳. 上海農(nóng)業(yè)學(xué)報(bào). 2018(04)
博士論文
[1]基于價(jià)格分解的鮮活農(nóng)產(chǎn)品短期價(jià)格預(yù)測(cè)模型[D]. 徐克.中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院 2016
碩士論文
[1]非線(xiàn)性方法的時(shí)間序列組合模型在農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格預(yù)測(cè)中的應(yīng)用研究[D]. 江粉桃.蘭州交通大學(xué) 2018
[2]基于WOFOST模型和支持向量機(jī)的糧食產(chǎn)量預(yù)測(cè)模型的研究與實(shí)現(xiàn)[D]. 陳帥.吉林大學(xué) 2018
[3]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的贛南臍橙價(jià)格預(yù)測(cè)研究[D]. 解建強(qiáng).華中農(nóng)業(yè)大學(xué) 2017
[4]基于深度學(xué)習(xí)的農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格預(yù)測(cè)模型研究[D]. 錢(qián)彬彬.安徽農(nóng)業(yè)大學(xué) 2017
[5]基于數(shù)據(jù)挖掘的玉米市場(chǎng)價(jià)格預(yù)測(cè)[D]. 王文晶.青島大學(xué) 2017
[6]基于時(shí)間序列的農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格預(yù)測(cè)方法的研究與應(yīng)用[D]. 張賀.東北大學(xué) 2017
[7]我國(guó)農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格預(yù)測(cè)模型的甄選[D]. 王長(zhǎng)松.江西財(cái)經(jīng)大學(xué) 2016
[8]基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的安徽省糧食產(chǎn)量組合預(yù)測(cè)研究[D]. 高銘悅.安徽農(nóng)業(yè)大學(xué) 2016
[9]基于PCA-ELM的我國(guó)糧食價(jià)格預(yù)測(cè)研究[D]. 郭婷婷.太原理工大學(xué) 2016
[10]農(nóng)產(chǎn)品市場(chǎng)價(jià)格的集成預(yù)測(cè)方法研究[D]. 牛超.華中師范大學(xué) 2016
本文編號(hào):3300871
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