Model）是研究時間序列的重要方法。月價格走勢：按月來展示農(nóng)產(chǎn)品一個月內(nèi)的每天具體價格，從而通過曲線形象的展示出當(dāng)月的價格走勢。價格預(yù)測：我們?nèi)∫欢螘r間內(nèi)的數(shù)據(jù)來預(yù)測未來半個月左右的價格走勢。

性質(zhì)

系統(tǒng)

內(nèi)容概述

農(nóng)產(chǎn)品價格監(jiān)測系統(tǒng)是由南京綠色科技研究院研發(fā)，基于Google Maps和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的農(nóng)產(chǎn)品價格采集監(jiān)測可視化系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)對全國31個省、直轄市、自治區(qū) 1000多家大型農(nóng)貿(mào)批發(fā)市場的蔬菜、水果、水產(chǎn)品、糧油、畜產(chǎn)品等五大類農(nóng)產(chǎn)品近200多個品種價格信息進(jìn) 行自動化采集、統(tǒng)計、分析及趨勢預(yù)測，并自動生成價格走勢曲線圖表，為農(nóng)產(chǎn)品交易主體及政府主管部門提 供宏觀數(shù)據(jù)，方便決策。

算法簡介

時間序列分析(Time series analysis)是一種動態(tài)數(shù)據(jù)處理的統(tǒng)計方法。該方法基于隨機(jī)過程理論和數(shù)理統(tǒng)計學(xué)方法，研究隨機(jī)數(shù)據(jù)序列所遵從的統(tǒng)計規(guī)律。農(nóng)產(chǎn)品的價格變化是典型的時間序列，也就是說，由于各種偶然因素的影響使得農(nóng)產(chǎn)品價格在短期內(nèi)表現(xiàn)出隨機(jī)性的增長或者降低，但是長期來看價格不同時間上的價格在彼此之間是有互相依賴關(guān)系的，相對具有較為穩(wěn)定的升降趨勢，例如在農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量旺季一般價格較低，反季農(nóng)產(chǎn)品價格較高，或者在節(jié)慶日期間價格較高。時間序列預(yù)測法就是通過編制和分析農(nóng)產(chǎn)品的價格數(shù)據(jù)，根據(jù)數(shù)據(jù)所反映出來的發(fā)展過程、方向和趨勢，進(jìn)行類推或延伸借以預(yù)測下一段時間內(nèi)可能達(dá)到的水平。

ARMA模型（Auto-Regressive and Moving Average Model）是研究時間序列的重要方法。ARMA模型預(yù)測一般反映三種實(shí)際變化規(guī)律：趨勢變化、周期性變化、隨機(jī)性變化。在市場研究中常用于長期追蹤資料的研究，如用于消費(fèi)行為模式變遷研究；在零售研究中，用于具有季節(jié)變動特征的銷售量、市場規(guī)模的預(yù)測等。

主要功能

月價格走勢：

按月來展示農(nóng)產(chǎn)品一個月內(nèi)的每天具體價格，從而通過曲線形象的展示出當(dāng)月的價格走勢。

年價格走勢：

按年來展示農(nóng)產(chǎn)品一年內(nèi)的每月平均價格，從而通過柱狀圖形象的展示出當(dāng)年的價格走勢。

價格對比

：同時展示同一農(nóng)產(chǎn)品的本地價格、本省價格以及全國價格的曲線走勢，更加直觀的反映出該農(nóng)產(chǎn)品在不同區(qū)域范圍內(nèi)的價格波動。

漲跌預(yù)警

：上周農(nóng)產(chǎn)品價格漲跌情況分析，可以查看全部的農(nóng)產(chǎn)品漲跌情況，也可以按省查看每個省的農(nóng)產(chǎn)品漲跌情況。我們把漲跌幅度最大的排在最前面。

價格預(yù)測

：我們?nèi)∫欢螘r間內(nèi)的數(shù)據(jù)來預(yù)測未來半個月左右的價格走勢。同時，我們?nèi)∏耙?，兩個月的數(shù)據(jù)，預(yù)測未來數(shù)天內(nèi)的數(shù)據(jù)。可以用這些預(yù)測的點(diǎn)，跟真實(shí)的數(shù)據(jù)最后數(shù)個點(diǎn)進(jìn)行對比，來驗證預(yù)測的準(zhǔn)確性。