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基于改进的LSTM化肥价格预测的开题报告
一、课题研究背景
近年来，随着我国农业生产方式从手工作业向机械化、自动化方向迈进，化肥作为农业生产中的重要物资之一，其价格变化对于农产品的生产和市场供应均有着直接影响。同时，在我国不断推动农业供给侧结构性改革的背景下，高效农业生产也已成为我国农村经济发展的重要方向。而化肥的合理使用也是保障农产品高产、优质、高效生产的一个重要环节。因此，精准预测化肥价格的趋势和变化，对于实现我国农业生产的高质量、高效率发展尤为重要。
传统的化肥价格预测方法，主要是基于统计学模型，如回归分析等，其预测精度不高，同时，其运用数据较为单一，忽略了其他与化肥价格变化有关的非线性因素。而深度学习技术的出现为化肥价格预测提供了一种新的方法。其中，LSTM是目前应用较为广泛的一种深度学习技术，其可以有效地处理序列数据的长期依赖关系，因此很适合用于时间序列预测。
二、研究目的和意义
本文旨在基于改进的LSTM模型，选取影响化肥价格的相关因素，对化肥价格进行预测。具体目标如下：
1.实现对化肥价格的准确预测，提高预测精度；
2.建立完整的化肥价格预测模型，包括数据的预处理、特征工程处理、改进的LSTM模型训练等环节；
3.探索影响化肥价格的非线性因素，并在模型中进行合理的融合，提高预测精度和模型的鲁棒性。
通过本研究的实施，可以为我国农业生产决策提供参考，同时也能够为国际农业生产领域提供一种有效的预测方法，具有一定的理论和实践意义。
三、研究内容和思路
1.数据采集和处理
针对化肥价格预测的特点，本文将从以下几个方面对数据进行处理：
1)选择合适的指标：基于相关理论和以往研究成果，选择关于化肥价格的涨跌因素并建立指标体系；
2)数据采集：获取对应的历史数据，并实现数据的初步处理;
3)数据预处理：数据清洗、缺失值填充、数据标准化等。
2.特征工程处理
特征工程在深度学习模型训练中具有重要的意义。本文将根据前期对影响化肥价格的相关因素进行探索和分析，在数据预处理的基础上，采用卡方检验、相关系数分析、主成分分析等方法对特征进行筛选和重要性评估，最终得到有效的特征集。
3.模型建立和训练
本文改进了传统的LSTM模型，引入了Attention和缩放因子，优化了模型表现。在进行模型训练过程中，本文将采用交叉验证的方法，评估模型的鲁棒性和泛化能力，同时提高模型的预测精度。
4.实验结果分析
本文将使用MAE、RMSE等指标对模型进行评估，分析模型的预测精度及特征的重要性。同时，本文将探索化肥价格变化的影响因素，为后续的决策提供参考。
四、预期成果
本文的预期成果如下：
1.综合分析相关指标，建立关于化肥价格的指标体系，并深入分析影响化肥价格的因素；
2.设计并实现一种改进的LSTM模型，提高化肥价格预测的准确度和鲁棒性；
3.实现化肥价格预测，并对预测结果进行分析和评估，验证模型的有效性和实际应用性。
五、研究计划和进度安排
本次研究计划按以下时间安排进行：
1.2021.12-2022.1：对化肥价格预测研究领域进行深入学习，总结出现有研究成果，并设计本次研究的主要内容、目的等；
2.2022.2-2022.3：对化肥价格预测模型进行构建，包括数据的处理、特征工程处理等；
3.2022.4-2022.5：对构建的模型进行训练和评估，并针对评估结果进行模型的优化；
4.2022.6-2022.7：对实验结果进行分析和总结，撰写论文；
5.2022.8-2022.9：论文修改和完善，准备答辩。
六、参考文献
[1]张旭东,叶涛,曹峰,等.基于LSTM的化肥价格预测研究［J］.信息技术与标准化,2020,4(5):19-23.
[2]严明,庄方程,邹鑫,等.基于LSTM的化肥价格预测［J］.中国农村经济,2020,01:63-71.
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[4]ZhangML,ZhouZH,Improvingonnaivebayesfortextclassification［J］.Machinelearning,2002,155:5-54.