文章標題分析
標題：基於多模型的農產品價格預測研究及Web應用實現

主題
研究背景與意義

農產品價格波動對市場分析與決策的重要性

大數據和資訊科技在價格預測的應用價值

數據與方法

資料來源：2022年1月1日至2024年6月23日的農產品價格數據

預測模型：

線性迴歸模型

ARIMA時間序列模型

隨機森林模型

自變數選擇：時間、產地

模型比較與結果分析

隨機森林模型在捕捉價格變化趨勢上表現最優

線性迴歸與ARIMA模型的限制分析

應用實現

基於隨機森林模型建構Web應用

技術框架：FLASK

功能實現：使用者可透過選擇產地和時間取得預測價格

關鍵概念
農產品價格預測：利用歷史資料預測未來價格走勢

線性迴歸：基於線性假設的統計預測方法

ARIMA模型：適用於時間序列資料的經典預測方法

隨機森林：整合學習方法，擅長處理非線性關係

FLASK框架：輕量級Python Web開發框架

創新點
多模型比較研究，驗證隨機森林在農產品價格預測上的優越性

將預測模型轉化為實際可用的Web應用，提升研究成果的實用價值

總結
本研究透過收集2022-2024年的農產品價格數據，比較了線性迴歸、ARIMA和隨機森林三種預測模型。實證結果表明，考慮時間和產地因素時，隨機森林模型具有更好的預測性能。基於最優模型開發的Web應用，為市場參與者提供了便捷的價格預測工具，實現了理論研究向實際應用的轉換。未來研究可進一步優化模型特徵工程，並擴展更多農產品品種的預測。