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农产品价格数据挖掘与趋势预测模型的研究的任务书
一、背景介绍
农产品是人们生活中不可或缺的一部分，在市场经济中具有重要的地位。农产品价格对农民的收入、农业生产的积极性以及国民经济的整体运行都有非常重要的影响。因此，对农产品价格进行挖掘和预测具有现实意义和重要价值。
传统的农产品价格预测方法主要是基于统计学方法和经验判断，虽然可以提供一定的参考信息，但精度和准确性都较低。面对数据信息不断增多和数据结构不断复杂的现状，我们需要更加有效的算法模型来挖掘和分析数据，并利用数据挖掘技术提高预测精度和准确性。因此，需要开展农产品价格数据挖掘与趋势预测模型的研究。
二、研究意义
本研究的主要目的是从大量的农产品价格数据中挖掘出隐藏的有用信息，并建立相应的预测模型，预测未来农产品价格的走势。具体意义如下：
1.为农产品产业提供决策支持。农产品价格数据挖掘与预测模型可以挖掘出市场的主要需求和供给信息，为农产品的生产和销售提供决策支持。
2.预测未来价格变动，减少经济风险。预测农产品价格的走势可以帮助农民和商家对未来的价格波动作出合理的决策。同时，预测模型也能够为投资者提供重要参考，减少投资风险。
3.提高数据分析的效率和准确性。利用数据挖掘技术可以高效地从海量数据中挖掘隐藏的信息，发现数据之间的关联性和规律性，提高分析效率和准确性。
三、研究内容
1.收集整理相关的农产品价格数据。
本研究需要收集和整理与农产品价格相关的数据，包括历史价格数据、市场需求量和供给量数据等。
2.利用数据挖掘技术对数据进行分析和挖掘。
本研究需要运用数据挖掘算法对收集的农产品价格数据进行分析和挖掘，以求发现数据之间的关联性和规律性。
3.建立农产品价格预测模型。
根据挖掘出的数据关联性和规律性，本研究需要建立农产品价格预测模型。包括但不限于时间序列模型、人工神经网络模型等。
4.验证模型精度和可靠性。
为了保证模型的精度和可靠性，需要进行模型的验证，利用验证结果来检验预测模型的精度和有效性。
四、研究进度计划
本研究预计耗时半年，具体进度计划如下：
第一阶段（1个月）：收集整理农产品价格相关数据，确定数据挖掘算法。
第二阶段（2个月）：运用数据挖掘算法对相关数据进行分析和挖掘，从中发现数据之间的关联性和规律性。
第三阶段（2个月）：建立农产品价格预测模型，并进行有效性测试。
第四阶段（1个月）：根据模型预测结果进行分析和讨论。
第五阶段（1个月）：撰写学术论文并进行总结。
五、研究经费预估
本研究经费预估如下：
设备与材料费用：8000元
出差费用：5000元
人员劳务费：30000元
总计：43000元
六、参考文献
[1]杨志坚，张建辉，农产品价格风险管理研究，中国市场，2016，12（219）：91-96.
[2]方丹，基于数据挖掘技术的农产品价格预测研究，商业时代，2018，28（11）：25-27.
[3]王海宁，邓一铎，基于LSSVM的农产品价格预测研究，计算机与数字工程，2017，45（5）：889-893.
[4]刘芳，王伟静，利用时间序列分析法进行农产品价格预测研究，物流技术，2019，20（7）：98-101。