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农业食品现代生物产业工程
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030-农业食品Python数据分析与AI预测
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《农产品价格时间序列分析》
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农产品价格时间序列分析
共计 30 章节
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01
农产品价格时间序列分析导论
课程目标 · 核心问题 · 数据来源与整体分析流程
农产品价格时间序…
课程目标
02
农产品价格数据的获取与清洗
常见数据源(农业部 · 统计局 · 交易所)
农产品价格数据的…
清洗
03
农产品价格时间序列的探索性分析
趋势 · 季节性 · 周期性可视化与描述统计
农产品价格时间序…
趋势
04
时间序列分解方法
经典分解 · STL分解在农产品价格中的应用与结果…
时间序列分解方法
经典分解
05
平稳性与单位根检验
ADF检验 · KPSS检验及农产品价格序列的平稳化…
平稳性
单位根检验
06
自相关与偏自相关分析
ACF/PACF图解读与ARIMA模…
自相关
偏自相关分析
07
ARIMA模型构建与诊断
模型识别 · 参数估计 · 残差检验与预测评估
ARIMA
模型构建
08
季节性ARIMA模型
SARIMA在农产品月度/季度价格预…
ARIMA
季节性
09
指数平滑与Holt-Winters方法
适用场景 · 参数选择与与ARIMA的对比
Holt-Winters
指数平滑
10
农产品价格波动率建模
ARCH/GARCH模型介绍与价格波…
农产品价格波动率…
ARCH/GARCH
11
协整与误差修正模型
多品种价格联动 · 长期均衡与短期调整分析
协整
误差修正模型
12
向量自回归模型
多变量价格系统建模 · 脉冲响应与方差分解
向量自回归模型
多变量价格系统建…
13
格兰杰因果检验
农产品价格传导关系检验与结果解释
格兰杰因果检验
农产品价格传导关…
14
机器学习方法入门
特征工程 · 交叉验证与线性回归在价格预测中的基线…
机器学习方法入门
特征工程
15
树模型与集成学习
随机森林 · XGBoost在农产品价格预测中的特…
树模型
集成学习
16
深度学习时间序列模型
LSTM · GRU在价格序列建模中的网络结构与训…
深度学习时间序列…
LSTM
17
时间序列交叉验证与回测
滚动窗口 · 扩展窗口与预测评估指标(RMSE · MAE
时间序列交叉验证
回测
18
组合预测方法
模型平均 · 加权组合与预测组合策略在价格预测中的…
组合预测方法
模型平均
19
农产品价格预测实战
以小麦月度价格为例 · 完成从数据到预测报告的完整流程
农产品价格预测实…
以小麦月度价格为…
20
农产品价格预测实战
以生猪周度价格为例 · 处理高频数据与周期性波动
农产品价格预测实…
以生猪周度价格为…
21
农产品价格预测实战
以蔬菜日度价格为例 · 应对短周期与极端天气影响
农产品价格预测实…
以蔬菜日度价格为…
22
价格异常检测与预警
基于统计过程控制与残差分析的异常点识…
价格异常检测
预警
23
结构突变检验
Chow检验 · Bai-Perron方法在价格政策或…
结构突变检验
Chow
24
季节调整方法
X-13ARIMA-SEATS与移动…
季节调整方法
X-13ARIMA-SE…
25
频域分析初步
谱分析与周期图在识别价格周期中的应用
频域分析初步
谱分析
26
状态空间模型与卡尔曼滤波
局部趋势模型与动态线性模型在价格平滑…
状态空间模型
卡尔曼滤波
27
贝叶斯时间序列方法
贝叶斯结构时间序列与不确定性量化
贝叶斯时间序列方…
贝叶斯结构时间序…
28
面板数据与空间价格分析
空间面板模型与价格空间溢出效应
面板数据
空间价格分析
29
模型部署与自动化
将预测模型封装为API · 定时任务与监控预警系统
模型部署
自动化
30
课程综合项目
自选农产品价格序列 · 完成从数据获取 · 建模
课程综合项目
自选农产品价格序…
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