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介绍资料

任务书：基于Python与Django的农产品价格预测与销量分析系统开发

一、任务背景与目标

1.1 背景

随着农业数字化转型的推进，农产品市场对数据驱动的决策支持需求日益增长。当前，农户与经销商面临以下问题：

价格波动大：受气候、供需、政策等因素影响，农产品价格周波动率超8%（农业农村部，2023）。
信息不对称：传统经验决策导致种植结构失衡，如某县2023年因西红柿过度种植损失超2000万元。
分析工具缺失：缺乏集数据采集、预测、分析于一体的系统化平台。

1.2 目标

开发一套基于Python+Django的农产品价格预测与销量分析系统，实现以下功能：

多源数据融合：整合历史价格、销量、天气、节假日等数据。
精准预测模型：构建LSTM与XGBoost混合模型，预测未来7天价格，误差率≤10%。
销量关联分析：挖掘价格、促销活动与销量的关联规则（如“价格下降10%→销量增长25%”）。
可视化决策支持：通过动态图表展示分析结果，为农户提供种植建议与风险预警。

二、任务内容与分工

2.1 数据采集与预处理（负责人：数据组）

数据源：
- 政府数据：农业农村部“全国农产品批发市场价格信息系统”。
- 电商平台：爬取京东生鲜、拼多多等平台的每日价格与销量数据。
- 气象数据：通过和风天气API获取温度、降雨量等。
预处理任务：
- 清洗异常值（如价格突增10倍）、填充缺失值（前后均值插值）。
- 特征工程：提取时间特征（月份、季度）、滞后特征（前7天价格）、统计特征（7日移动平均）。

2.2 预测模型开发（负责人：算法组）

LSTM模型：
- 输入：历史价格、销量、天气数据。
- 输出：未来7天价格预测。
- 参数：2层LSTM（64神经元），Adam优化器，学习率0.01。
XGBoost模型：
- 输入：价格、销量、节假日标识、促销强度。
- 输出：未来3天销量预测。
- 参数：max_depth=5，learning_rate=0.1，通过网格搜索调优。
混合模型：
- 加权融合：LSTM预测结果占70%，XGBoost占30%，动态调整权重（A/B测试）。

2.3 销量分析与可视化（负责人：分析组）

关联规则挖掘：
- 使用Apriori算法分析价格与销量的关联性（支持度≥0.2，置信度≥0.7）。
聚类分析：
- K-means算法对消费者分群（k=3），基于购买频次、客单价、品类偏好。
可视化工具：
- Django模板集成ECharts，展示价格趋势、销量热力图、关联规则网络图。

2.4 系统开发与部署（负责人：开发组）

后端：
- Django框架搭建RESTful API，处理数据请求与模型推理。
- MySQL存储结构化数据（价格、销量），MongoDB存储非结构化数据（评论、新闻）。
前端：
- Vue.js构建交互界面，支持参数输入（农产品种类、预测周期）与结果展示。
部署：
- 使用Nginx+Gunicorn部署Django应用，Docker容器化模型服务。

三、技术路线与工具

3.1 技术路线

数据采集（爬虫+API） → 数据清洗（Pandas） → 特征工程（Scikit-learn） ↓ 模型训练（LSTM+XGBoost） → 模型评估（交叉验证） → 模型部署（Django API） ↓ 前端交互（Vue.js） → 可视化（ECharts） → 决策支持（规则引擎）

3.2 开发工具

类别工具/框架用途编程语言 Python 3.8+ 数据处理与模型开发 Web框架 Django 4.0+ 后端API与用户管理前端框架 Vue.js 3.0+ 交互界面开发数据库 MySQL 8.0 + MongoDB 5.0 结构化与非结构化数据存储机器学习 TensorFlow 2.8 + XGBoost 1.6 模型训练与预测可视化 ECharts 5.0 + Django-ChartJS 动态图表渲染部署 Docker 20.10 + Nginx 1.20 容器化与Web服务

四、任务进度计划

阶段时间里程碑交付物验收标准需求分析第1周需求规格说明书功能清单覆盖所有业务场景数据采集第2-3周原始数据集（CSV/JSON格式）数据量≥10万条，覆盖5类农产品模型开发第4-6周训练好的LSTM与XGBoost模型测试集MAE≤0.5，RMSE≤0.8 系统开发第7-9周可运行的Django原型系统 API响应时间≤500ms 测试优化第10-11周用户测试报告与BUG修复清单用户满意度≥80% 部署上线第12周系统部署文档与操作手册系统可用性≥99.9%