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基于ARIMA的农产品价格智能预测模型(基于R)模型体验

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基于ARIMA的农产品价格智能预测模型

一、模型应用

近年来,有关国内农产品涨价的信息频频见诸媒体,有些城市已经吃不到3元以下的蔬菜了,而春节前批发价只有五六元一斤的绿豆,如今接近10元钱。最疯狂的涨价产品是大蒜,借“甲流”概念疯涨过后,又卷土重来,据报道,河南大蒜身价短时间内涨了100倍。针对波动幅度如此之大的农产品价格,利用智能模型对农产品价格预测可以解决广大农民的生计问题。

二、实现流程

  1. 获取农场品交易市场农产品交易数据

  2. 数据预处理

  3. 构建ARIMA模型

  4. 农产品价格预测

三、核心技术

  • 样条插值法

  • ARIMA模型

四、你可以将本模型用于

  • 教与学:可落地操作、学生参与度高、交互性强;

  • 科研:将前沿热门的深度学习技术与具体行业应用结合,为科学研究提供素材。

  • 生产:将模型改进后直接用于实际生产环境:价格预测。

五、运行环境

windows/linux/mac OS,64位操作系统,内存:4GB以上,R3.5.1

六、资源展示

 






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