江西省研究生数学建模竞赛-农产品滞销风险评估模型

资源摘要信息:"本项目为2018年江西省研究生数学建模竞赛中的一个研究课题，聚焦于农产品滞销风险评估问题。通过研究与分析农产品滞销的影响因素，利用数据统计分析、自然语言处理（NLP）技术、相关性分析、机器学习模型以及决策树回归和时间序列分析等方法，建立了预测农产品价格波动的数学模型，并据此对农产品滞销风险进行评估。 项目适用人群广泛，旨在为初学者、进阶学习者提供一个实践案例，可用于毕业设计、课程设计、大作业、工程实训或作为项目立项的参考。作品包含完整的论文和源代码，具有高度的学习和参考价值。 在问题一的研究中，项目团队利用《农产品滞销数据分析报告》和相关市场动态信息，通过统计分析和NLP词频分析，确定了影响农产品滞销的几个主要因素。这些因素包括农产品上市期间的天气状况、市场行情（包括价格和供求关系）、城市交通密度以及地区和农产品的类型。 问题二涉及到对主要滞销因素进行相关性及可视化分析。项目团队通过数据处理技术如one-hot编码和归一化方法，将非数值型数据转换为数值型数据，以便进行机器学习分析。利用决策树回归和时间序列分析的融合技术，建立了一个预测农产品价格波动的模型，并据此计算出一定时间内的价格波动程度。此外，项目还对农产品价格波动的幅度进行了标准化处理，划分了农产品滞销风险的五个等级，即“很大、大、不大、小、很小”。 问题三要求项目团队对所有农产品未来一个月的价格进行预测，并对预测结果进行可行性和科学性分析。通过预测和分析，可以帮助农产品生产者、经营者以及相关决策部门对市场趋势有一个更为准确的预判，从而采取相应的策略来减少滞销的风险。 源代码文件名称列表中的“JX_MATH_Model_b-master”很可能是指包含了此项目的源代码的压缩包文件名，可能包含了实现上述模型和分析的数据处理、模型训练、预测和可视化等功能的代码。" 知识点总结： 1. 农产品滞销问题：探讨农产品滞销的原因和影响因素。 2. 数据统计分析：运用统计方法对农产品市场数据进行分析。 3. 自然语言处理（NLP）：应用词频分析等NLP技术分析文本数据。 4. 相关性分析：研究滞销因素之间的相关性。 5. 数据预处理：介绍one-hot编码和归一化等数据处理技术。 6. 机器学习模型：使用决策树回归等机器学习方法建模。 7. 时间序列分析：融合时间序列分析技术预测农产品价格波动。 8. 风险评估方法：通过标准化价格波动进行风险等级划分。 9. 数学建模竞赛：了解数学建模竞赛的背景和应用价值。 10. 可视化分析：如何利用可视化技术来展示分析结果。 11. 实践案例：将理论知识应用于实际问题的解决。 12. 项目适用性：针对不同学习者和实际应用场景的适用性分析。 13. 源代码理解：掌握通过分析源代码来学习和理解项目实现过程的方法。