Advertisement

基于Python深度学习的数十种农产品及竞品未来价格预测源码与项目说明.zip

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本资源提供了一个基于Python的深度学习框架，用于预测多种农产品及其竞争对手产品的未来市场价格。包含详细代码和项目文档。 项目简介：本项目基于Python深度学习技术实现对数十种农产品及其竞品的未来价格预测。预测分为长期和短期两种类型，并根据预测结果为农民和消费者提供相关建议。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于Python深度学习的数十种农产品及竞品未来价格预测源码与项目说明.zip
    优质
    本资源提供了一个基于Python的深度学习框架，用于预测多种农产品及其竞争对手产品的未来市场价格。包含详细代码和项目文档。 项目简介：本项目基于Python深度学习技术实现对数十种农产品及其竞品的未来价格预测。预测分为长期和短期两种类型，并根据预测结果为农民和消费者提供相关建议。
     
  • Python农产品多品种价格预测实训方案V3.0.21
    优质
    本实训方案为Python农产品多品种价格预测项目设计，采用最新V3.0.21版本，结合机器学习算法与大数据分析技术，旨在提升学员在农业经济领域的数据处理及预测能力。 1.1 项目背景 3 1.2 项目目标 3 1.3 项目数据 4 1.4 项目周期及时间安排 5 1.5 项目难度 5 8.1 项目交付内容要求 7 8.2
     
  • 基于深度学习的工业产品缺陷检测Python代码及文档说明（含数据）(毕业设计项目)
    优质
    本项目运用深度学习技术进行工业产品缺陷检测，提供详细的Python代码、文档和相关数据集。适用于研究与教学，助力于自动化生产中的质量控制改进。 本项目提供基于深度学习的工业产品缺陷检测Python源码、文档说明及数据集，适用于毕业设计或课程作业。代码配有详细注释，便于新手理解与使用，并且在导师评审中获得了高度认可。 该项目具有完整的系统功能和美观界面，操作简便且实用性强，适合用作实际项目应用。所有代码经过严格调试确保可以顺利运行。
     
  • 农产品价格数据及训练集明细
    优质
    本资料包包含详尽的农产品市场价格历史记录与对应的训练数据集，旨在为研究、分析以及预测模型构建提供坚实的数据基础。 农产品价格明细数据集和训练集。
     
  • 基于组合模型的农产品价格预测算法
    优质
    本研究提出一种结合多种数据源和特征工程技术的组合模型，用于提高农产品价格预测精度，为农业生产和市场决策提供支持。 在当今科技迅速发展的背景下，新兴技术不断涌现，并且数据挖掘、机器学习等领域得到了深入研究。各种智能算法相继出现并被广泛应用于各个领域之中。本段落提出了一种基于BP（Back Propagation）神经网络和支持向量回归机(SVR)的组合模型，并通过农产品价格数据分析进行了实例验证。结果显示，相比于单一预测模型，BP-SVR-BP组合模型在预测精度上有了显著提升，能够更好地拟合实际数据曲线并准确反映农产品市场价格的变化规律。
     
  • 基于机器学习的二手车交易价格预测算法源码及项目说明.zip
    优质
    本资源提供了一个基于机器学习的二手车交易价格预测算法的完整实现，包括Python源代码、数据预处理步骤以及详细的项目文档。适用于研究和商业应用。 1. 该资源中的项目代码经过严格调试，下载后即可直接运行。 2. 此资源适用于计算机相关专业的学生（如计算机科学、人工智能、大数据技术、数学及电子信息等），适合用于课程设计、期末作业或毕业设计项目的参考学习资料，同时也可供相关技术人员作为参考资料使用。 3. 该资源包含完整源码，需要具备一定的基础知识才能理解和调试代码。 文件名称：基于机器学习的二手车交易价格预测算法源码+项目说明.zip
     
  • 肉类水果及水产品的农产品价格数据集
    优质
    该数据集包含多种肉类、水果和水产品的详细价格信息，为研究者提供了一个全面了解各类农产品市场价格变化趋势的宝贵资源。 从2020年6月到2022年5月期间，国内农产品的逐月全国平均批发价格数据如下：涉及的农产品包括5种畜禽产品、5种水果以及7种水产品的信息。这些数据文件包含以下字段： - year_month：月份 - product：产品名称 - price：价格（单位为元/千克） - category：产品品类
     
  • 农产品预售平台及源码-Java版基于SpringBoot的农产品预售系统
    优质
    这是一款基于Java语言和Spring Boot框架开发的农产品预售平台，旨在为农户提供一个高效、便捷的产品预售解决方案。该系统源代码开放，便于二次开发与定制化需求实现。 农产品预售-农产品预售平台-农产品预售平台源码-农产品预售平台java代码-农产品预售平台设计与实现-基于springboot的农产品预售平台-基于Web的农产品预售平台设计与实现-农产品预售网站-农产品预售网站源码-农产品预售网站java代码-农产品预售项目-农产品预售项目代码-农产品预售系统-农产品预售系统源码-农产品预售管理系统-农产品预售管理系统java代码-农产品预售代码 1、技术栈：Java, Spring Boot, Vue，Ajax，Maven，MySQL，MyBatisPlus等 2、系统的实现包括用户信息管理、图片素材管理和视频素材管理。 摘 要 I 目 录 III 第1章 绪论 1 1.1选题动因 1 1.2背景与意义 1 第2章 相关技术介绍 3 2.1 MySQL数据库 3 2.2 Vue前端技术 3 2.3 BS架构模式 4 2.4 ElementUI介绍 4 第3章 系统分析 5 3.1 可行性分析 5 3.1.1 技术可行性 5 3.1.2 经济可行性 5 3.1.3 运行可行性 6 3.2 系统流程 6 3.2.1 操作信息流程 6 3.2.2 登录信息流程
     
  • 关于农产品市场价格的数据挖掘与预测分析.pdf
    优质
    本文探讨了利用数据挖掘技术对农产品市场进行深入的价格分析和未来趋势预测，旨在为农户及投资者提供决策支持。 本段落档探讨了如何利用数据挖掘技术对农产品市场价格进行预测分析。通过对历史价格数据的深入研究与模式识别，可以为农业生产者及投资者提供有价值的市场趋势洞察，帮助他们做出更明智的决策。文档中详细介绍了所采用的数据挖掘方法、算法以及模型构建过程，并通过实际案例展示了这些工具在实践中的应用效果和潜在价值。
     
  • 基于深度学习的农作物病虫害识别应用源码及项目说明.zip
    优质
    本资源提供基于深度学习技术的农作物病虫害识别系统源代码与详细文档。适用于科研和农业实践，帮助用户快速部署模型以实现高效精准的作物保护。 基于深度学习的农作物病虫害识别APP包含以下功能： “拍照识别病虫害”：用户可以对发病作物叶片或果实进行拍照，并裁剪出患病区域。等待2至3秒后，应用程序将返回与拍摄内容匹配度最高的三个疾病结果，并在照片上方显示每个疾病的卡片和相应的匹配率。 大数据农技学习界面展示了100多种蔬菜、粮棉油、水果及经济作物等常见农作物的信息。用户通过点击对应病虫害的卡片可以获取典型照片以及详细信息，包括症状描述、病因、传播途径、发病条件及其防治方法。考虑到许多农民不会拼音或识字的问题，该应用还提供了多地方言语音朗读功能，以适应南北语言差异，并提供良好的交互体验。