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農產(chǎn)品價格信息網(wǎng)

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農產(chǎn)品價格信息網(wǎng) 農價云-首頁。

農產(chǎn)品價格信息網(wǎng)，（農價云）。

內容概述/農產(chǎn)品價格信息網(wǎng)

農產(chǎn)品價格信息網(wǎng)是由南京綠色科技研究院研發(fā)，基于Google Maps和數(shù)據(jù)挖掘技術的農產(chǎn)品價格采集監(jiān)測可視化系統(tǒng)可以實現(xiàn)對全國31個省、直轄市、自治區(qū) 1000多家大型農貿批發(fā)市 場的蔬菜、水果、水產(chǎn)品、糧油、畜產(chǎn)品等五大類農產(chǎn)品近200多個品種價格信息進 行自動化采集、統(tǒng)計、分析及趨勢預測，并自動生成價格走勢曲線圖表，為農產(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。

主要功能/農產(chǎn)品價格信息網(wǎng)

月價格走勢：按月來展示農產(chǎn)品一個月內的每天具體價格，從而通過曲線形象的展示出當月的價格走勢。
年價格走勢：按年來展示農產(chǎn)品一年內的每月平均價格，從而通過柱狀圖形象的展示出當年的價格走勢。
 價格對比   ：同時展示同一農產(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  產(chǎn)品在不同區(qū)域范圍內的價格波動。
 漲跌預警  ：上周農產(chǎn)品價格漲跌情況分析，可以查看全部的農產(chǎn)品漲跌情況，也可以按省查看每個 省的農產(chǎn)品漲跌情況。
 價格預測  ：我們取一段時間內的數(shù)據(jù)來預測未來半個月左右的價格走勢。
 比價搜索  ：查看當天某農產(chǎn)品在全國或某省的價格信息，如：*價、*價、平均價。
商戶庫查詢：可以查到全國范圍內的種養(yǎng)殖大戶、產(chǎn)地經(jīng)紀人、專業(yè)合作社、批發(fā)市場等商戶庫資料 。

算法簡介/農產(chǎn)品價格信息網(wǎng)

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 機過程理論和數(shù)理統(tǒng)計學方法，研究隨機數(shù)據(jù)序列所遵從的統(tǒng)計規(guī)律。農產(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產(chǎn)品價格在短期內表現(xiàn)出隨機性的增長或者降低，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系的，相對具有較為穩(wěn)定的升降趨勢，例如在農產(chǎn)品產(chǎn)量旺季一般價格較低，反季農產(chǎn)品價格較高，或者在節(jié)慶日期間價格較高。時間序列預測法就是通過編制和分析農產(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，進行類推或延伸借以預測下一段時間內可能達到的水平。  ARMA模型（Auto-Regressive and Moving Average Model）是研究時間序列的重要方法。ARMA模型預測一般反映三種實際變化規(guī)律：趨勢變化、周期性變化、隨機性變化。 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)模的預測等。

溫馨提醒：文章觀點來源網(wǎng)絡，隨時光飛逝，歲月變遷，準確性、可靠性、難免有所變動，因此本文內容僅供參考！