6个研究背景和意义示例,教你写计算机价格预测论文

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基于ARIMA模型的畜产品价格预测系统的研究

这是一篇关于畜产品,价格预测,指数平滑,ARIMA模型的论文, 主要内容为畜产品养殖业作为畜牧业的重要组成部分,在国民经济中占有举足轻重的地位,直接影响到畜牧业的发展与广大百姓的民生问题。畜产品价格波动主要是市场经济机制下的供应和需求等方面引起的,能够准确的预测畜产品价格,对于政府相关部门控制价格,稳定畜产品市场让其健康发展有着重要的意义。在畜产品价格预测上众多学者做过研究,但研究成果很少普及用到网络系统上。本研究正是在预测模型基础上建立的一个价格预测系统,为政府的使用提供了有效的指导,完善了猪肉的储备。目前为了稳定猪肉的价格,国家有关部门已在全国开展了相关的工作。目的在于稳定畜产品生产市场,防止出现畜产品养殖大面积亏损而过多地损害养殖户的利益。通过本次的分析和价格预测,加强了政府对市场的监管,保障猪肉供应不断档、不脱销,积极保障市场供应。本文首先分析与比较了单指数平滑法、双指数平滑法、自回归移动平均法、季节自回归移动平均法这四种畜产品价格预测方法。指数平滑法在短期预测上能得到较好的预测结果,因为它遵循“重近轻远”,能使时间序列所包含的历史规律性显著地体现出来。由于季节ARIMA有时得不到较优的预测模型,这时可以用非季节ARIMA模型来代替,弥补季节ARIMA的不足之处。通过比较发现季节自回归移动平均法最能够准确预测未来畜产品价格走势。Web预测系统中采用的预测方法主要是季节ARIMA为主,非季节ARIMA为辅。本研究总结和利用前人研究成果的基础上,并应用JSP技术和MVC模式完成了畜产品价格预测系统的开发,从而预测畜产品价格未来的走势。在Web系统开发方面,首先进行需求分析、系统设计,然后编写与调试各功能模块,最后展示网站系统实现的基本功能。系统最终能够提供畜产品价格预测服务,并为第三方软件提供一个访问接口。本预测系统的基本功能包括畜产品价格预测、行情查询、管理员添加修改行情信息等,以猪肉价格的分析预测为主要内容,结合基本预测方法各自的优点进行价格信息的预测,介绍了ARIMA模型的优化性能和建模的基本程序,证明了四种方法在用于构建模型中的优势和劣势。在系统的实现上,使用JSP(Java Server Pages)技术与Struts框架技术相结合。JSP建立在Servlet之上,相比其他服务器脚本语言,实现更简单、快捷和有效。目前流行的开源框架Struts是个典型的MVC (Model、View、Controller)结构实现框架,使用该框架将运行结果简单明了的显示,为Web系统以后的维护与升级打好基础。本研究成果,一方面对于广大养殖户提供了信息技术上的支持,使广大养殖户能快速掌握市场发展的规律,适应市场的变化,尽快转变被动的局面。另一方面,对我国农业信息化发展的研究也提供了相应的理论基础。有利于提出切实可行的调整畜产品养殖结构的策略,持续不断的稳定畜产品价格,保证人民生活水平的提高,减缓对养殖业造成的不利影响,实现畜牧产业的跨越式发展,为促进畜牧业的健康发展提供有效的引导。

区域房产信息统计系统设计与实现

这是一篇关于住房需求特征,BP神经网络,价格预测,内容审核的论文, 主要内容为互联网科技的发展,促进了新兴市场的出现。在线选房、购房作为一种新兴的房屋交易方式,为购房者提供了极大便利,但部分房产相关信息不集中、不完善的问题也在一定程度上影响了消费者体验。为了更好地服务消费者,则需要在线服务方能够对区域房产信息进行收集管理。基于此本文提出区域房产信息统计系统设计与实现。本文旨在根据国内购房者需求特征开发一个能够实现包含住房价格预测功能的区域房产信息统计系统。区域房产信息的统计是从小区维度出发,根据本文归纳的购房者住房需求特征体系进行设计与实现。整个系统功能主要针对后台录入人员,提供80余项住房需求特征的结构化录入、视频及图片的转码压缩、价格预测、内容预览、内容审核、角色与权限配置、数据统计及可视化分析、系统维护与数据库备份、邮箱找回密码以及整个系统的复杂检索,其中住房价格走势预测功能是基于BP(Back Propagation)神经网络根据不同城市的住房成交价影响因素来构建价格预测模型,并根据城市的住房历史成交价对未来价格进行预测,为后台录入人员提供录入参考,以上所有功能共同构成一个完整的整体。本系统基于Spring Boot、Vue等框架,实现Web系统的前后端分离开发;基于JWT(JSON Web Token)标准实现前后端API验证,提升系统安全性的同时把后台录入人员在前端录入的信息分条保存到MySQL数据库中;根据实际业务流程控制内容状态的流转;使用MATLAB,选择所研究地区的房地产开发总额、住宅商品房销售面积、地区生产总值、居民消费价格指数、地区人口数、央行基准利率与经济政策不确定性指数作为研究变量,实现基于BP神经网络的住房价格预测。

基于深度学习的农产品价格预警系统设计与实现

这是一篇关于价格预测,农产品,混合神经网络,LightGBM,预警系统的论文, 主要内容为中国是一个农业大国,农产品的价格不仅体现了国家的经济发展水平,同时也在一定程度上影响着国民幸福指数。我国幅员辽阔,各个地区信息化发展水平不同,农业信息相对闭塞,这使得农业从业人员无法及时获取农产品信息,容易出现盲目种植行为,这往往会导致供需冲突,影响市场稳定、造成损失。因此,对农产品批发市场信息进行合理管理与及时发布,并且建立相对合理的价格预测和预警机制,可以帮助农业从业者及时获取农产品信息,合理安排农业种植计划,同时也可以给市场监管人员提供一套完善的监管及预警系统。近年来,大数据、人工智能、物联网以及5G等新兴技术的快速发展,也为农业信息化提供了有力的技术支持。针对上文所提出的问题,本文开发了一个集市场信息管理、信息展示以及价格预测预警于一体的系统。本文的主要研究内容如下:(1)农产品价格预警系统的设计。本文预警系统采用模块化设计的方式,在逻辑层面进行业务解耦合,根据用户的定位不同,将系统分为数据展示与信息管理两个系统。数据展示子系统分为价格数据查询、预测预警展示和市场信息展示三个部分;信息管理系统分为市场数据管理、人员信息管理和预警信息管理三个部分。(2)价格预测算法设计。针对农产品特征之间存在的非线性关系和传统价格预测算法多日准确度较低两个问题,本文提出了一种基于特征选择的混合神经网络价格预测模型。在算法的设计中,本文从特征选择与预测模型网络结构两个方面出发进行算法设计。在特征选择方面,考虑到特征之间存在的非线性关系和特征之间的冗余影响,选择LightGBM对同市场不同品类、相邻市场同品类的价格数据、环境以及市场经济等因素进行特征选择。在网络结构方面,考虑到预测输出为未来多日的价格,因此选用Seq2Seq的结构,将网络分为Encode与Decode两个部分:Encode部分考虑到多维特征和时间序列本身的时序性特点,选择1DCNN和Lstm的混合神经网络进行特征捕获;Decode部分利用Lstm的多输出特性,实现多日预测的需求。此外,为了验证本文所提出的预测模型在农产品数据集上的效果,使用了如LSTM、GRU、SVM等常用且预测效果较好的模型进行对比实验,对比不同模型预测值的均方根误差RMSE,实验表明,本文所提出的预测模型在与其他模型的对比实验中准确度更高,并具有较好的泛化能力。(3)农产品价格预警系统的实现。本文首先通过Spring Boot和Vue等相关技术构建了农产品价格预警系统;然后利用高德地图API和Echarts库分别对市场地理位置信息和农产品价格相关数据进行可视化展示;最后将本文提出的农产品价格预测算法应用到价格预警的模块中,对预测价格进行分析,通过价格波动的情况进行对应的预警,使用电话和邮件进行预警处理。本文对现有价格预测算法进行改进,解决了特性选择的非线性问题、多天预测准确率问题,提高算法精度的同时保证了运行效率;并且立足于工业开发,基于本文提出算法,搭建了农产品价格预警系统,并对其进行了系统测试,确保系统功能完善并且性能稳定。