农产品信息网采用了时间序列分析统计方法、ARMA模型、Google Maps和数据挖掘等技术，可以预测未来半个月左右的农产品价格走势。

中文名

农产品价格信息网

价格走势

五大类农产品价格信息走势查看

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查询全国农产品批发市场

价格可视化

展示农产品在全国各地的日价格

内容概述

农产品价格信息网是由南京绿色科技研究院研发，基于Google Maps和数据挖掘技术的农产品价格采集监测可视化系统可以实现对全国31个省、直辖市、自治区 1000多家大型农贸批发市 场的蔬菜、水果、水产品、粮油、畜产品等五大类农产品近200多个品种价格信息进 行自动化采集、统计、分析及趋势预测，并自动生成价格走势曲线图表，为农产品交易主体及政府主管部门提 供宏观数据，方便决策。

算法简介

时间序列分析(Time series analysis)是一种动态数据处理的统计方法。该方法基于随 机过程理论和数理统计学方法，研究随机数据序列所遵从的统计规律。农产品的价格变化是典型的时间序列，也就是说，由于各种偶然因素的影响使得农产品价格在短期内表现出随机性的增长或者降低，但是长期来看价格不同时间上的价格在彼此之间是有互相依赖关系的，相对具有较为稳定的升降趋势，例如在农产品产量旺季一般价格较低，反季农产品价格较高，或者在节庆日期间价格较高。时间序列预测法就是通过编制和分析农产品的价格数据，根据数据所反映出来的发展过程、方向和趋势，进行类推或延伸借以预测下一段时间内可能达到的水平。  ARMA模型（Auto-Regressive and Moving Average Model）是研究时间序列的重要方法。ARMA模型预测一般反映三种实际变化规律：趋势变化、周期性变化、随机性变化。在市场研究中常用于长期追踪资料的研究，如用于消费行为模式变迁研究；在零售研究中，用于具有季节变动特征的销售量、市场规模的预测等。

主要功能

月价格走势：

按月来展示农产品一个月内的每天具体价格，从而通过曲线形象的展示出当月的价格走势。

年价格走势：

按年来展示农产品一年内的每月平均价格，从而通过柱状图形象的展示出当年的价格走势。

价格对比：

同时展示同一农产品的本地价格、本省价格以及全国价格的曲线走势，更加直观的反映出该农  产品在不同区域范围内的价格波动

。

涨跌预警：上周农产品价格涨跌情况分析，可以查看全部的农产品涨跌情况，也可以按省查看每个 省的农产品涨跌情况。

价格预测：

我们取一段时间内的数据来预测未来半个月左右的价格走势。

比价搜索

：

查看当天某农产品在全国或某省的价格信息，如：最高价、最低价、平均价。

商户库查询：

可以查到全国范围内的种养殖大户、产地经纪人、专业合作社、批发市场等商户库资料。