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一、 引言

现代农业产业面临着供应链环节信息不对称和价格波动剧烈的挑战，各区域农产品供需状况和市场趋势缺乏系统性的分析和预测，导致农产品流通效率低下、产销失衡问题频发，需要一个集数据采集、分析和预测于一体的综合性平台来解决这些问题。
本课题基于Django框架搭建了一个农产品价格预测与可视化平台，采用Scrapy爬虫技术实现对惠农网农产品数据的自动化采集，运用Hadoop分布式存储和Spark分布式计算技术构建大数据处理模块，对农产品价格区域差异、市场供需、地理分布等维度展开多层次分析，利用TF-IDF算法实现农产品词云分析，并通过线性回归模型对农产品价格走势进行预测建模。平台前端采用Bootstrap框架实现数据可视化展示，支持多维度数据分析结果的直观呈现。
该平台通过数据驱动洞察农产品市场规律和趋势变化，为农产品供应链参与者提供决策支持，有助于促进农产品市场信息的互联互通和供需有效匹配，对提升农产品供应链运作效率和管理水平具有实践指导意义。

二、系统分析

2.1 开发环境

• 开发语言：Python
• 技术：Django+Hadoop+Spark
• 数据库：MySQL
• 架构：B/S
• 源码类型： Web
• 编译工具：PyCharm、VsCode

2.2 研究意义

该平台的建设对于提升农产品供应链管理水平具有积极意义：在经济效益方面，通过对农产品价格趋势和市场供需的精准分析，帮助农户优化种植决策，提高农产品销售收益；在管理效率方面，平台提供的多维度数据分析结果能够辅助供应链参与者进行科学决策，降低信息不对称带来的运营风险；在社会效益方面，系统对农产品市场的动态监测和预警机制有助于稳定农产品市场价格，促进农产品供应链的良性发展，推动农业产业升级和农民增收。

2.3 需求分析

本系统旨在为农产品市场提供基于大数据分析的可视化平台，帮助用户通过图形化展示和分析农产品的价格走势、生产结构、宏观影响因素等关键数据，从而提供决策支持。主要服务对象为农业生产者、市场分析人员及相关政府部门，通过本系统能够实时获取与农产品相关的数据，并通过直观的可视化界面进行深入分析，优化市场策略和资源配置。

2.3.1 管理员模块：

登录注册功能：系统提供登录注册模块，用户需通过注册账户进行身份认证，确保平台的安全性和数据的保密性。用户可以选择使用邮箱或手机号进行注册与登录，系统会提供密码找回及修改功能，保障账户安全。经过身份验证后，用户能够进入个性化的主界面，获取定制化的服务。

个人信息管理：用户可以在系统中更新和管理个人信息，包括基本的身份信息、联系方式等。此模块支持个人资料的修改、密码的更新及安全设置，确保信息的准确性与安全性。通过此功能，用户能够实时掌握自己的账户状态，并对信息进行及时更新，提升使用便捷性。

系统管理功能：该功能主要面向管理员，管理员能够管理系统中的用户权限、数据访问权限等。管理员可对用户角色进行设置、调整操作权限，并对系统数据进行监控和维护，确保系统的稳定运行。此外，系统还提供日志管理，管理员可以查看操作历史，及时发现并处理潜在的安全隐患。

可视化分析模块：通过价格趋势分析、生产结构分析、宏观影响分析等功能，系统可以帮助用户从多个角度深入分析农产品市场的数据。用户可以通过Echarts展示的动态图表，查看不同地区和时间段的农产品价格变化，分析生产结构的合理性，并根据宏观经济指标评估市场走势，进而做出科学的决策。

价格预测功能：系统利用XGBoost算法对农产品价格进行预测，用户可以通过输入历史数据进行趋势预测，系统会根据模型自动计算出未来价格的走势，并通过可视化界面展示预测结果。此功能能够帮助用户制定更具前瞻性的市场策略，提高决策的准确性和时效性。

三、系统设计

3.1 流程设计

3.1.1 爬虫设计

数据爬虫模块基于Scrapy框架实现对惠农网农产品信息的自动化采集功能。该模块设计采用了分布式爬虫架构，由Spider、Item Pipeline、Downloader Middleware和Scheduler四个核心组件构成。Spider组件负责定义爬取的起始URL和页面解析逻辑，通过XPath选择器精确定位并提取农产品的时间、产品品种、产地、价格、价格描述和详情地址等关键字段信息。Item Pipeline组件实现了数据的初步清洗与结构化处理，对提取的字段进行类型转换和格式规范化，并将处理后的数据保存为CSV格式。Downloader Middleware组件则实现了反爬策略，通过动态调整User-Agent、控制请求频率和使用代理IP等方式避免被目标网站识别和封禁。Scheduler组件负责维护请求队列和去重处理，确保爬虫高效运行且不重复爬取相同页面。

3.1.2 数据处理设计

本系统使用PySpark框架对爬取的惠农网农产品数据进行清洗和预处理。数据清洗过程主要包括价格数据规范化、地理位置信息解析、时间格式标准化、产品分类整理等步骤。系统通过DataFrame数据结构对农产品信息进行规范化整理，利用正则表达式对文本内容进行过滤，确保数据的质量和可用性。特别针对产品价格信息进行了异常值检测和处理，为后续的价格预测和供应链分析奠定了数据基础。农产品数据清洗包含以下关键技术和步骤:

3.1.3 可视化分析模块设计

可视化分析模块基于Echarts框架实现了农产品数据的多维度可视化展示功能。该模块设计了五大核心分析视图，每个视图针对特定的分析需求提供直观的数据呈现方式。产品价格区域差异分析视图采用中国地图热力图形式，通过颜色深浅直观展现不同省份农产品价格水平，系统从价格分析数据库中读取各省份与全国均价的偏差百分比作为热力值，并提供颜色区间调整和省份点击交互功能。市场分析视图集成了折线图和柱状图混合展示模式，横轴代表时间周期，左侧纵轴显示价格变化趋势，右侧纵轴表示交易量变化，系统支持时间粒度切换和季节性标记显示以便用户识别市场周期性规律。风险分析视图则创新性地使用雷达图展示供应链各环节风险指数分布，包括供应来源多样性、价格波动性和市场集中度等关键维度，并通过阈值设定实现风险预警功能。地理分布分析视图将农产品产地信息以散点形式展示在地图上，气泡大小映射供应量，颜色表示价格水平，并提供产地聚类和供应密度等辅助显示功能。

3.1.3 预测模块设计

预测模块基于线性回归算法实现了农产品价格的趋势预测功能，该模块设计遵循数据准备、特征工程、模型训练与评估、预测生成的标准机器学习流程。特征工程环节从历史交易数据中提取与价格相关的关键特征，包括时间特征（月份、季节、年份等时间编码）、产地特征（省份、城市编码）、产品类别特征以及历史价格序列特征。为增强模型表达能力，系统还引入了多项式特征扩展方法，自动生成特征的交叉项和高阶项，捕捉农产品价格中的非线性变化模式。模型训练阶段采用了基于最小二乘法的线性回归算法，并引入了L2正则化项控制模型复杂度防止过拟合现象。模型评估采用交叉验证方法，通过划分训练集和验证集计算预测的均方误差和决定系数，确保模型的泛化能力。模型优化环节则使用网格搜索和随机搜索方法自动寻找最优超参数组合，包括正则化强度、多项式阶数等关键参数。

四、部分功能展示

五、部分代码设计

 @RequestMapping("/page")
public R page(@RequestParam Map<String, Object> params, ProductEntity product,
    HttpServletRequest request) {
    EntityWrapper<ProductEntity> ew = new EntityWrapper<>();
    PageUtils page = productService.queryPage(params, MPUtil.sort(MPUtil.between(MPUtil.likeOrEq(ew, product), params), params));
    return R.ok().put("data", page);
}
@RequestMapping("/addOrder")
public R addOrder(@RequestBody OrderEntity order, HttpServletRequest request) {
    order.setId(new Date().getTime() + new Double(Math.floor(Math.random() * 1000)).longValue());
    orderService.insert(order);
    return R.ok();
}
@RequestMapping("/userPage")
public R userPage(@RequestParam Map<String, Object> params, UserEntity user,
    HttpServletRequest request) {
    EntityWrapper<UserEntity> ew = new EntityWrapper<>();
    PageUtils page = userService.queryPage(params, MPUtil.sort(MPUtil.between(MPUtil.likeOrEq(ew, user), params), params));
    return R.ok().put("data", page);
}

总结

源码获取：

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打卡 文章 更新 139/ 365天

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