基于深度学习的农情灾情分析与预测中期检查报告

题目

：

基于深度学习的农情灾情分析与预测

学院

：

人工智能学院

专业

：

数据科学与大数据技术

班级

：

大数据技术21-2

学生姓名

：

Xx

学 号

：

xx

指导教师

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闫建薇（副教授）

完成时间

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2024年12月28日

一、工作任务的进展情况

（一）已完成的任务

1.用户管理模块

（1）实现了用户的注册和登录功能，并成功部署了角色权限管理，区分了普通用户和管理员的访问权限。

2.数据查看模块

（2）完成了农产品数据的查看和搜索功能，支持按时间、地域、品种等不同维度进行数据查询。

3.数据处理模块

（3）利用Pandas对农产品数据进行了全面清洗、预处理和特征工程，有效处理了数据中的异常值和缺失值，显著提升了数据质量。

二、工作中遇到的问题及改进措施

1.LSTM模型预测精度不足

针对LSTM模型在农产品价格和产量预测中精度不高的问题，计划引入注意力机制或优化模型参数，以提升预测性能。

2.数据可视化交互性不强

针对数据可视化界面交互性不足的情况，将增强Echarts图表的交互功能，如添加数据筛选、图表切换等，提升用户体验。

三、下一步工作计划

（一）未完成的工作

1.预测模块

（1）计划使用LSTM算法结合其他深度学习技术，对农产品价格和产量进行更精确的预测。

2.可视化分析模块

（2）将继续使用Echarts实现农产品数据的深度可视化分析，包括价格走势图、产量对比图、灾害影响图等，以直观展现数据特征和趋势。

3.后台管理模块

（3）将开发后台管理功能，实现管理员对农产品数据的增删改查操作，同时完善权限管理，确保数据安全。

学生签名： 日期：2024年1月5

指导教师意见：

内容要求：指导教师意见要详细、具体，有针对性，包括学生论文（设计）的前期工作中存在的问题，指导教师对下一步工作的指导意见和工作安排，100字以上；

格式要求：中文宋体，英文Times New Roman字体，五号字、1.5倍行距，首行缩进2字符。签字、日期均需手写。填写时删除此注。

指导教师签名：

2024年1月6日

系/教研室意见：

（内容及格式要求：50字以上，指导教师意见、系/教研室意见需在同一页上，签字、日期均需手写，填写时删除此注）

负责人签名：

2024年1月8日