目录

前言

设计思路

一、课题背景与意义

二、算法理论原理

2.1 向量自回归模型

2.2 预测方法

2.3 数据可视化

三、检测的实现

3.1 数据集

3.2 实验环境搭建

3.3 实验及结果分析

最后

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前言

       📅大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过和节省时间与精力投入到更重要的就业和考试中去,学长分享优质的选题经验和毕设项目与技术思路。

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        大家好,这里是海浪学长毕设专题,本次分享的课题是

        🎯基于python的菜价可视化系统

设计思路

一、课题背景与意义

        随着社会经济的发展和人们对食品安全的日益关注，菜价的波动对人们的生活产生了重要影响。通过该系统，人们可以方便地了解菜价的变化趋势和价格波动，从而做出更加明智的购买决策。此外，该系统还可以帮助政府监管部门和农业部门实时掌握市场供需情况，更好地制定政策和指导农业生产，促进农业的可持续发展。

二、算法理论原理

2.1 向量自回归模型

        VAR模型是一种将系统中的每个内生变量构造为系统中所有内生变量滞后值的函数的模型。通过将单变量自回归模型推广为多变量自回归模型，VAR模型可以捕捉多个时间序列变量之间的动态关系。在VAR模型的每个方程中，内生变量被回归到模型中所有内生变量的滞后项上，从而估计出它们之间的关系。然而，由于样本规模较小，参数估计的精度较差，因此VAR模型一般更适用于大样本情况。

        多元回归模型是一种统计分析方法，用于研究多个自变量与一个因变量之间的关系。它通过建立一个线性方程，将多个自变量的组合与因变量之间的关系进行建模和预测。在多元回归模型中，每个自变量都有一个相应的回归系数，表示自变量对因变量的影响程度。通过对样本数据进行拟合，可以估计出这些回归系数，并利用模型来预测因变量的值。多元回归模型用于探索和解释多个因素对某一现象的影响，并为决策提供参考。通过分析多元回归模型的结果，我们可以了解各个自变量的重要性、方向和显著性，从而深入理解变量之间的复杂关系。

2.2 预测方法

        ARIMA模型，即差分自回归移动平均模型，是一种常用的时间序列分析模型，用于预测和分析时间序列数据。它基于时间序列数据的特征和统计相关性，通过差分、自回归和移动平均的方法来揭示所研究对象的动态结构和规律。ARIMA模型的核心思想是通过差分操作来使时间序列数据平稳化，然后建立自回归和移动平均模型，以捕捉时间序列数据的相关性和趋势。通过分析和拟合历史数据，ARIMA模型可以估计未来时间点的数值，并提供预测结果的置信区间。

        支持向量机（SVM）是一种常用的监督学习算法，主要用于分类和回归问题。它的目标是找到一个最优的超平面或者决策边界，能够将不同类别的样本点尽可能地分开，并且具有较好的泛化能力。SVM的核心思想是将数据映射到高维空间，通过在高维空间中寻找一个最优的超平面来实现分类。在这个超平面中，离超平面最近的一些样本点被称为支持向量，它们对于确定超平面具有重要作用。SVM通过最大化支持向量到超平面的距离（即间隔），来寻找到一个最优的决策边界，从而使得分类结果具有较好的泛化能力。

        组合预测方法是将两种或两种以上不同的预测模型按照一定的权重组合起来进行预测的方法。它可以是多个定量方法的组合，也可以是定性方法与定量方法的组合，但实践中更常见的是将定性方法与定量方法相结合。通过充分利用不同单一预测模型的优势，组合预测方法能够综合考虑多个模型的不同特点，取长补短，从而使得组合模型能够更全面、系统和精确地进行问题预测。 

2.3 数据可视化

        ECharts提供了丰富的图表类型，包括折线图、柱状图、饼图、散点图、雷达图等，以及地图和热力图等特殊类型图表。它支持动态数据更新和交互操作，可以通过缩放、平移、选中等操作来探索和展示数据。此外，ECharts还提供了丰富的配置选项和主题样式，使得用户可以根据需求自定义图表的外观和行为。

        FusionCharts是商业级交互式图表库。它提供了丰富多样的图表类型和数据可视化功能，可以用于创建各种类型的图表，包括折线图、柱状图、饼图、散点图、仪表盘等。FusionCharts支持多种数据源，可以从静态数据、动态数据、数据库和API等获取数据，并且提供了丰富的数据解析和处理功能。它还提供了强大的交互性和动画效果，用户可以通过缩放、平移、筛选和动态更新等操作与图表进行交互。

三、检测的实现

3.1 数据集

        由于网络上没有现有的合适的数据集，我决定自己进行网络爬虫，收集菜价相关的数据，并创建一个全新的数据集。这个数据集包含了各种蔬菜和水果的价格信息，包括每个地区的市场价格、季节变化、品种等。通过网络爬取，我能够获取真实、全面的菜价数据，这将为我的研究提供更准确、可靠的数据来源。我相信这个自制的数据集将为菜价可视化系统的研究和发展提供有力的支持，并为农产品市场的分析和决策提供重要参考。

3.2 实验环境搭建

        本实验基于Python编程语言，使用了NumPy、Pandas、Matplotlib和Scikit-learn等库。实验环境搭建过程包括安装Python并设置环境变量、安装所需的库和包、获取和准备数据集、选择和建立模型（ARIMA和SVR模型），进行验证和评估，并最终分析和展示实验结果。通过这个系统，可以对蔬菜价格进行预测，并根据实验需求进行相应的模型选择和参数调整。

3.3 实验及结果分析

        在模型建立过程中，首先采用ARIMA模型对大蒜价格数据进行预测，该模型能够捕捉数据的线性特征。然后，利用SVR模型对ARIMA模型的预测误差进行预测，以引入非线性特征。最后，将ARIMA和SVR的预测结果相加得到组合预测模型。通过这种组合模型的建立，可以综合考虑线性和非线性特征，提高大蒜价格预测的准确性。该实验通过对历史数据的训练和验证，旨在找到最优的预测模型，以进一步应用于未来的蔬菜价格预测。

import pandas as pd
from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA
from sklearn.svm import SVR

# 加载蔬菜价格数据集
data = pd.read_csv('vegetables_prices.csv')

# 数据预处理

# 拆分训练集和测试集
train_data = data[data['year'] < 2023]
test_data = data[data['year'] == 2023]

# ARIMA模型预测

# 拟合ARIMA模型
arima_model = ARIMA(train_data['price'], order=(p, d, q))
arima_model_fit = arima_model.fit()

# 进行预测
arima_predictions = arima_model_fit.predict(start=len(train_data), end=len(train_data)+len(test_data)-1)

# SVR模型预测

# 创建SVR模型
svr_model = SVR(kernel='rbf')
svr_model.fit(train_data[['year', 'month']], train_data['price'])

# 进行预测
svr_predictions = svr_model.predict(test_data[['year', 'month']])

# 组合模型预测

# 将ARIMA和SVR的预测结果相加得到组合预测结果
combined_predictions = arima_predictions + svr_predictions

# 验证预测结果

# 计算预测误差
mse = mean_squared_error(test_data['price'], combined_predictions)
rmse = np.sqrt(mse)

# 输出预测误差
print("Root Mean Squared Error (RMSE): ", rmse)

实现效果图样例：

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最后