行情预测.md 12 KB
一、Parse Schema 设计
1. 数据表设计
PriceData （价格数据表）
- objectId (默认) // 唯一标识符 - createdAt (默认) // 创建时间 - productName: String // 农产品名称 - price: Float // 当前价格 - date: Date // 数据日期 - source: String // 数据来源（如电商平台） - weatherImpact: String // 气候影响描述 - season: String // 季节性因素 - policyImpact: String // 政策影响描述PredictionModel （预测模型表）
- objectId (默认) // 唯一标识符 - createdAt (默认) // 创建时间 - modelName: String // 模型名称 - algorithmType: String // 算法类型（如时间序列、回归等） - lastUpdated: Date // 最后更新时间 - accuracy: Float // 模型准确率TrendAnalysis （趋势分析表）
- objectId (默认) // 唯一标识符 - createdAt (默认) // 创建时间 - productName: String // 农产品名称 - historicalData: Array // 历史数据数组 - correlation: Array // 价格关联性数组 - marketOpportunities: String // 市场机会描述User （用户表）
- objectId (默认) // 唯一标识符 - createdAt (默认) // 创建时间 - username: String // 用户名 - email: String // 电子邮件 - preferences: Array // 用户偏好设置数组PriceAlert （价格预警表）
- objectId (默认) // 唯一标识符 - createdAt (默认) // 创建时间 - user: Pointer // 关联用户 - productName: String // 农产品名称 - alertPrice: Float // 预警价格 - isActive: Boolean // 是否激活UserFeedback （用户反馈表）
- objectId (默认) // 唯一标识符 - createdAt (默认) // 创建时间 - user: Pointer // 关联用户 - predictionModel: Pointer // 关联预测模型 - feedbackText: String // 反馈内容 - rating: Float // 评分2.PlantUML 类图表示
@startuml PriceAlert --> User : 关联用户 UserFeedback --> User : 关联用户 UserFeedback --> PredictionModel : 关联预测模型 TrendAnalysis --> PriceData : 使用历史数据 PredictionModel --> PriceData : 使用历史数据 User "1" -- "0..*" PriceAlert : 设置多个 User "1" -- "0..*" UserFeedback : 提供多个反馈 class PriceData { +objectId : String // 唯一标识符 +createdAt : Date // 创建时间 +productName : String // 农产品名称 +price : Float // 当前价格 +date : Date // 数据日期 +source : String // 数据来源 +weatherImpact : String // 气候影响描述 +season : String // 季节性因素 +policyImpact : String // 政策影响描述 } class PredictionModel { +objectId : String // 唯一标识符 +createdAt : Date // 创建时间 +modelName : String // 模型名称 +algorithmType : String // 算法类型 +lastUpdated : Date // 最后更新时间 +accuracy : Float // 模型准确率 } class TrendAnalysis { +objectId : String // 唯一标识符 +createdAt : Date // 创建时间 +productName : String // 农产品名称 +historicalData : Array // 历史数据数组 +correlation : Array // 价格关联性数组 +marketOpportunities : String // 市场机会描述 } class User { +objectId : String // 唯一标识符 +createdAt : Date // 创建时间 +username : String // 用户名 +email : String // 电子邮件 +preferences : Array // 用户偏好设置数组 } class PriceAlert { +objectId : String // 唯一标识符 +createdAt : Date // 创建时间 +user : Pointer // 关联用户 +productName : String // 农产品名称 +alertPrice : Float // 预警价格 +isActive : Boolean // 是否激活 } class UserFeedback { +objectId : String // 唯一标识符 +createdAt : Date // 创建时间 +user : Pointer // 关联用户 +predictionModel : Pointer // 关联预测模型 +feedbackText : String // 反馈内容 +rating : Float // 评分 } @enduml
3.说明
- 价格数据表（PriceData）用于存储各大电商平台及市场的农产品价格数据，包含价格、日期及影响因素等信息。
- 预测模型表（PredictionModel）用于存储价格预测模型的相关信息，包括模型名称、算法类型和准确率等。
- 趋势分析表（TrendAnalysis）用于存储趋势分析的结果，包括历史数据、价格关联性和市场机会等。
- 用户表（User）用于存储用户信息，包括用户名、电子邮件和用户偏好设置。
- 价格预警表（PriceAlert）用于存储用户设置的价格预警，包含与用户的关联。
通过这种设计，数据表之间的关系清晰，符合数据库设计的范式，确保数据的完整性和可扩展性。
二、业务逻辑的描述
行情预测的完整逻辑
1、生成逻辑
- 数据收集
- 自动从市场抓取农产品的实时价格数据。
- 获取气象数据（如温度、降水量等）和政策信息（如补贴政策、市场监管等），形成综合数据集。
- 数据预处理
- 数据清洗：去除重复数据、填补缺失值、剔除异常值。
- 数据标准化：对不同来源的数据进行标准化处理，确保数据格式一致。
- 特征提取：从历史数据中提取影响价格的特征（如季节性、节假日、市场供需等）。
模型构建
- 选择适合的机器学习算法（如时间序列分析、回归分析、随机森林等）进行模型构建。
使用清洗后的数据集对模型进行训练，调整参数以优化预测效果。
[ { "objectId": "1", "createdAt": "2024-12-01T08:00:00.000Z", "productName": "大米", "price": 3.5, "date": "2024-12-01T00:00:00.000Z", "source": "惠农宝", "weatherImpact": "无明显影响", "season": "冬季", "policyImpact": "无政策影响" }, { "objectId": "2", "createdAt": "2024-12-02T08:00:00.000Z", "productName": "小麦", "price": 2.8, "date": "2024-12-02T00:00:00.000Z", "source": "惠农宝", "weatherImpact": "干旱", "season": "冬季", "policyImpact": "国家补贴政策" }, { "objectId": "3", "createdAt": "2024-12-03T08:00:00.000Z", "productName": "玉米", "price": 2.5, "date": "2024-12-03T00:00:00.000Z", "source": "惠农宝", "weatherImpact": "降雨", "season": "冬季", "policyImpact": "无政策影响" }, { "objectId": "4", "createdAt": "2024-12-04T08:00:00.000Z", "productName": "土豆", "price": 1.2, "date": "2024-12-04T00:00:00.000Z", "source": "惠农宝", "weatherImpact": "无明显影响", "season": "冬季", "policyImpact": "无政策影响" }, { "objectId": "5", "createdAt": "2024-12-05T08:00:00.000Z", "productName": "西红柿", "price": 3.0, "date": "2024-12-05T00:00:00.000Z", "source": "惠农宝", "weatherImpact": "温度过低", "season": "冬季", "policyImpact": "无政策影响" }, { "objectId": "6", "createdAt": "2024-12-06T08:00:00.000Z", "productName": "青椒", "price": 4.0, "date": "2024-12-06T00:00:00.000Z", "source": "惠农宝", "weatherImpact": "无明显影响", "season": "冬季", "policyImpact": "无政策影响" }, { "objectId": "7", "createdAt": "2024-12-07T08:00:00.000Z", "productName": "苹果", "price": 5.5, "date": "2024-12-07T00:00:00.000Z", "source": "惠农宝", "weatherImpact": "无明显影响", "season": "冬季", "policyImpact": "无政策影响" }, { "objectId": "8", "createdAt": "2024-12-08T08:00:00.000Z", "productName": "香蕉", "price": 6.0, "date": "2024-12-08T00:00:00.000Z", "source": "惠农宝", "weatherImpact": "运输延误", "season": "冬季", "policyImpact": "无政策影响" }, { "objectId": "9", "createdAt": "2024-12-09T08:00:00.000Z", "productName": "葡萄", "price": 8.0, "date": "2024-12-09T00:00:00.000Z", "source": "惠农宝", "weatherImpact": "无明显影响", "season": "冬季", "policyImpact": "无政策影响" }, { "objectId": "10", "createdAt": "2024-12-10T08:00:00.000Z", "productName": "橙子", "price": 4.5, "date": "2024-12-10T00:00:00.000Z", "source": "惠农宝", "weatherImpact": "无明显影响", "season": "冬季", "policyImpact": "无政策影响" } ] ## 2、执行逻辑 * 用户请求 - 用户在应用内选择要查询的农产品，并提交价格预测请求。 * 调用预测模型 - 系统根据用户请求，调用训练好的预测模型。 - 输入最新的市场数据和历史数据，执行预测计算。 * 生成预测结果 - 预测模型输出未来一段时间内的价格波动趋势，包括预测价格及其置信区间。 - 生成趋势分析报告，包括价格走势、可能的影响因素等。 * 结果展示 - 将预测结果以图表和文字的形式展示给用户，支持用户友好的交互体验。 - 提供个性化推荐和价格预警设置选项。 ## 3、统计分析 * 模型评估 - 使用交叉验证和历史数据对模型进行评估，计算预测准确率、均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）等指标。 - 监控模型的表现，定期进行模型优化和再训练。 * 市场趋势分析 - 对历史价格数据进行趋势分析，识别价格波动的周期性和规律性。 - 分析不同农产品之间的价格关联性，发现潜在的市场机会。 * 用户反馈分析 - 收集用户对预测结果的反馈，分析用户满意度和预测准确性。 - 根据用户反馈不断优化模型和服务，提升用户体验。 ## 4、行情预测业务逻辑图例plantuml
@startuml actor User participant "数据收集模块" as DataCollection participant "数据预处理模块" as DataProcessing participant "模型构建模块" as ModelBuilding participant "预测模型" as PredictionModel participant "结果展示模块" as ResultDisplay participant "统计分析模块" as Statistics participant "模型评估模块" as ModelEvaluation participant "市场趋势分析模块" as MarketAnalysis participant "用户反馈分析模块" as UserFeedback
== 生成逻辑 == User -> DataCollection : 收集农产品实时价格数据 DataCollection -> DataCollection : 自动抓取数据 DataCollection -> DataCollection : 获取气象和政策信息 DataCollection -> DataProcessing : 发送综合数据集
DataProcessing -> DataProcessing : 数据清洗 DataProcessing -> DataProcessing : 数据标准化 DataProcessing -> DataProcessing : 特征提取
DataProcessing -> ModelBuilding : 发送清洗后的数据集 ModelBuilding -> ModelBuilding : 选择机器学习算法 ModelBuilding -> ModelBuilding : 训练模型 ModelBuilding -> ModelBuilding : 调整参数优化效果
== 执行逻辑 == User -> ResultDisplay : 选择农产品并提交预测请求 ResultDisplay -> PredictionModel : 调用训练好的预测模型 PredictionModel -> PredictionModel : 输入最新市场数据和历史数据 PredictionModel -> ResultDisplay : 输出预测结果（价格波动趋势）
ResultDisplay -> User : 生成趋势分析报告 ResultDisplay -> User : 以图表和文字形式展示结果 ResultDisplay -> User : 提供个性化推荐和价格预警设置选项
== 统计分析 == Statistics -> ModelEvaluation : 使用交叉验证和历史数据评估模型 ModelEvaluation -> ModelEvaluation : 计算预测准确率、MSE、MAE ModelEvaluation -> Statistics : 返回评估结果
Statistics -> MarketAnalysis : 进行市场趋势分析 MarketAnalysis -> MarketAnalysis : 识别价格波动周期性和规律性 MarketAnalysis -> Statistics : 返回市场趋势分析结果
Statistics -> UserFeedback : 收集用户反馈 UserFeedback -> UserFeedback : 分析用户满意度和预测准确性 UserFeedback -> Statistics : 返回用户反馈分析结果
Statistics -> ModelBuilding : 根据反馈优化模型 @enduml ```