1. 本选题研究的目的及意义
随着我国经济的快速发展和人民生活水平的不断提高，蔬菜作为居民日常生活中必不可少的农产品，其价格波动不仅直接关系到居民的切身利益，也对农业生产结构调整、市场稳定运行以及宏观经济调控具有重要影响。
近年来，由于气候变化、自然灾害、疫情影响等多种因素叠加，蔬菜价格波动幅度加大，给居民消费、农业生产和宏观调控带来了诸多挑战。
传统的蔬菜价格监测手段主要依靠人工采集和统计，存在着数据获取不及时、信息覆盖面窄、分析效率低下等问题，难以满足新形势下对蔬菜价格进行科学监测、预警和调控的需求。
2. 本选题国内外研究状况综述
蔬菜价格指数的研究近年来受到国内外学者的广泛关注，取得了一系列重要成果。
1. 国内研究现状
国内学者在蔬菜价格指数的研究方面起步较晚，但近年来发展迅速。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究将重点围绕以下几个方面展开：
1.蔬菜价格数据采集与处理:研究将采用多种数据采集方式，包括从国家统计局、农业农村部等官方网站获取公开数据，以及与蔬菜批发市场、超市等合作获取实时交易数据。
针对数据中可能存在的缺失值、异常值等问题，将采用数据清洗、数据插补等方法进行处理，确保数据的准确性和完整性。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用文献研究法、案例分析法、系统设计法、软件工程方法等多种研究方法，并按照以下步骤逐步开展：
1.文献研究阶段:查阅国内外相关文献资料，了解蔬菜价格指数研究现状、发展趋势、主要方法和技术，为本研究提供理论基础和技术参考。
2.需求分析阶段:通过调研分析政府部门、农业生产者、消费者等用户群体对蔬菜价格指数系统的需求，确定系统的功能需求、性能需求、数据需求等，为系统设计提供依据。
3.系统设计阶段:根据需求分析结果，进行系统架构设计、数据库设计、模块设计等，确定系统的技术路线、实现方案和开发工具，为系统实现做好准备。
5. 研究的创新点
本研究力求在以下几个方面有所创新：
1.数据源的多样化:本研究将整合多方数据源，不仅包括传统的统计数据，还将尝试引入实时交易数据、气象数据等，以构建更加全面、准确的蔬菜价格数据库。
2.指数编制方法的改进:本研究将在传统指数编制方法的基础上，结合机器学习算法，探索更加科学、合理的权重计算方法，以提高指数的准确性和灵敏度。
3.预警模型的智能化:本研究将采用先进的机器学习算法，构建智能化预警模型，并结合可视化技术，实现对蔬菜价格异常波动的及时、准确预警，为政府部门和市场主体提供决策支持。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1]邓爱民,段惠敏,李春花.基于改进灰色模型的农产品价格预测[J].农业工程学报,2023,39(02):258-267.
[2]刘晓童,秦中峰,王建刚,王凯.基于“互联网 ”的农产品价格预测模型构建及应用研究[J].江苏农业科学,2023,51(01):265-272.
[3]孙丹,朱明,谢建华,郭文,肖静.基于门控循环单元神经网络的蔬菜价格预测[J].江苏农业科学,2022,50(22):244-250.
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