毕业设计：基于深度学习的农产品价格预测系统 人工智能

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 LSTM 模型

2.2 PCA降维算法

2.3 梯度下降算法

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

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

        🎯基于深度学习的农产品价格预测系统

设计思路

一、课题背景与意义

        农产品价格的预测对于农业生产和市场运作具有重要意义。准确的价格预测可以帮助农民和市场参与者做出合理的决策，优化农业资源配置和市场供需平衡，提高农产品市场的效率和稳定性。然而，由于农产品价格受多种因素的影响，如气候变化、市场需求、政策调整等，传统的基于统计方法的价格预测模型存在一定的局限性。基于深度学习的农产品价格预测系统的研究旨在利用深度学习算法，从大量的农业数据中挖掘隐藏的规律和趋势，提高价格预测的准确性和稳定性。

二、算法理论原理

2.1 LSTM 模型

        LSTM（长短期记忆）模型是一种改进的神经网络模型，基于RNN（循环神经网络）模型而来。它引入了时间序列的概念，通过遗忘门和输入门的机制来处理数据，并从历史存储信息中获取有用的信息来输出数据。这种模型有效地解决了传统RNN模型中历史信息丢失的问题，使得神经网络能够更好地处理时间序列数据。

        RNN（循环神经网络）模型是一种神经网络模型，特别适用于处理序列数据。与传统的前馈神经网络不同，RNN在处理序列数据时引入了循环的概念，使得网络可以保持对先前输入的记忆，并将其应用于后续的计算中。这种记忆机制使RNN在处理语言、音频、时间序列等具有时序性的数据时表现出色，能够捕捉到序列中的上下文信息，从而提供更准确的预测和建模能力。然而，传统的RNN模型在长序列上容易出现梯度消失或梯度爆炸的问题，为了克服这些问题，出现了LSTM和GRU等改进的循环神经网络模型。

        LSTM（长短期记忆）模型是一种改进的RNN（循环神经网络）模型，通过引入遗忘门、输入门和输出门等机制，扩展了隐藏层单元结构，赋予网络长期记忆的能力。相比传统的RNN模型，LSTM能够有效地解决梯度消失问题，并更好地利用长期的历史信息进行预测。通过遗忘门控制信息的丢弃，输入门和候选值向量控制信息的更新，输出门控制信息的传递，LSTM模型实现了对时间序列数据的精确建模，提供了更强大的预测和建模性能。

2.2 PCA降维算法

        PCA（主成分分析）是一种降维算法，通过将高维空间中的数据映射到低维空间，提取出与目标相关的重要特征。PCA的计算流程包括数据标准化、计算协方差矩阵、确定信息保留数、降维和计算方差贡献率等步骤。该算法在保留较多信息的前提下，提高了运行速度，并且在指标较为稀疏的情况下可以得到与原数据集相似的降维结果。

2.3 梯度下降算法

        梯度下降法是一种模型优化算法，用于最小化目标函数。它通过沿着损失函数梯度的方向更新参数，不断逼近函数的极小值点，直到梯度为零停止迭代。在神经网络训练中广泛使用。梯度下降法分为批量梯度下降、随机梯度下降和小批量梯度下降三种形式。批量梯度下降计算所有样本数据来更新参数，准确性高但速度慢；随机梯度下降每次只用一个样本数据来更新参数，速度快但收敛性差；小批量梯度下降介于两者之间，使用一批样本数据进行参数更新，综合了准确性和速度。

三、检测的实现

3.1 数据集

        由于网络上没有现有的合适的农产品价格数据集，我决定通过相机拍摄和互联网收集两种方式进行数据集的收集。首先，我使用相机对不同地区的农产品市场进行拍摄，记录各种农产品的价格和相关信息。其次，我通过互联网收集了大量的农业数据，如气象数据、农作物生长数据、市场需求数据等。通过这两种方式的数据采集，我得到了一个包含多个农产品和丰富的农业信息的数据集，为后续的价格预测研究提供了基础。
        为了增加数据集的多样性和扩充训练样本，我使用了数据扩充技术。数据扩充是通过对原始数据进行变换和增强，生成新的样本，以增加训练集的多样性和数量。在农产品价格预测系统中，数据扩充可以包括对农产品价格的波动进行模拟，调整农业数据的时间序列，或者通过合成数据生成农产品价格的变化趋势。通过数据扩充，我能够增加训练集的规模和多样性，提高深度学习模型对不同农产品价格预测的准确性和鲁棒性。这一步骤为课题的研究提供了更充分的数据支持，并且能够更好地应对农产品价格的复杂性和变动性。

3.2 实验环境搭建

        实验环境使用Windows操作系统，并利用Python作为主要的编程语言进行算法和模型的实现。使用PyTorch作为深度学习框架，构建和训练神经网络模型。借助Pandas等库，完成数据的加载、处理和转换。这样的实验环境提供了一个方便和高效的平台，用于开发和测试算法系统。

3.3 实验及结果分析

        Z-score 标准化法是一种数据预处理技术，用于将数据转换为具有零均值和单位方差的正态分布。在神经网络模型训练过程中，由于内部协变量转移现象，每一隐藏层的输入和输出变量分布会发生改变，导致模型性能下降。批量标准化通过对每一层神经网络的隐藏层输出进行 Z-score 标准化，将输出数据转换成正态分布，使其满足独立同分布的假设，从而提高模型训练速度和性能。

        在评估农产品价格水平预测的准确性方面，采用了两个常用的评估指标：均方根误差（RMSE）和决定系数（R2）。均方根误差（RMSE）是衡量预测值与实际值之间差异的指标，其值越小表示预测模型的精度越高。决定系数（R2）则是衡量预测模型拟合优度的指标，其取值范围为0到1，越接近1表示模型的拟合效果越好。通过这两个指标的综合评估，可以全面了解苹果期货价格预测模型的精度和可靠性。

相关代码示例：

scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
scaled_data = scaler.fit_transform(df)
# PCA降维
pca = PCA(n_components=0.95)  # 保留95%的方差
pca_data = pca.fit_transform(scaled_data)
# 将数据转换为适用于LSTM的格式，即[samples, time steps, features]
X, y = [], []
for i in range(len(pca_data) - 60):  # 假设我们使用60个时间步长的数据作为特征
    X.append(pca_data[i:(i + 60), :])
    y.append(pca_data[i + 60, 0])  # 假设我们只预测第一个主成分
X, y = np.array(X), np.array(y)
# 将输入数据重构为三维数组 [samples, time steps, features]
X = np.reshape(X, (X.shape[0], X.shape[1], pca_data.shape[1]))
# 构建 LSTM 模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(units=50, return_sequences=True, input_shape=(X.shape[1], X.shape[2])))
model.add(LSTM(units=50))
model.add(Dense(1))
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')
model.fit(X, y, epochs=100, batch_size=32, verbose=1)
# 预测
predicted_stock_price = model.predict(X)
predicted_stock_price = scaler.inverse_transform(np.reshape(predicted_stock_price, (predicted_stock_price.shape[0], 1)))
# 计算RMSE和R2
rmse = np.sqrt(np.mean((predicted_stock_price - scaler.inverse_transform(np.reshape(y, (y.shape[0], 1))))**2))
r2 = 1 - (np.sum((predicted_stock_price - scaler.inverse_transform(np.reshape(y, (y.shape[0], 1))))**2) / np.sum((scaler.inverse_transform(np.reshape(y, (y.shape[0], 1))) - np.mean(scaler.inverse_transform(np.reshape(y, (y.shape[0], 1)))))**2))
print(f'RMSE: {rmse}')
print(f'R2: {r2}')

实现效果图样例：

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最后