毕业论文（设计）题目

基于机器学习的农村居民人均纯收入预测

题目类型

理论研究

题目来源

自拟题目

指导教师

王旭升

职称

助教

一、论文研究（设计）意义

随着我国农业快速发展，农民收入也成为社会热点关注之一。农民收入是农村经济的核心问题,它关系到农村的社会稳定和国民经济的健康发展。对未来年份农民收入的预测是一个新问题,它对于增加农民收入以及制定相关支农政策有着重要的指导意义和现实价值[6]。农民生活水平的提高不仅关系到农业经济发展，也对减少城乡差距，推进农村现代化、保障社会稳定等方面有重要意义。本研究旨在利用机器学习领域开发的分类算法预测农村人均纯收入，通过数据模型预测未来农民收入的变化趋势，以便决策者进行更合理的决策，推动农业经济发

展，加快农村建设。

二、论文研究（设计）内容及预期目标研究（设计）内容

（1）收集全国农民人均纯收入数据，并进行数据预处理；

（2）构建 BP 人工神经网络模型，进行模型训练和优化；

（3）利用模型预测全国未来几年的农民人均纯收入水平；

（4）根据预测结果，提出相应的政策建议，从而更好地促进全国农业经济的高质量发展。预期目标

（1）实现农村人均纯收入预测要求

（2）用 python 语言和编写程序逻辑，使之实现要求的相关功能

（3）独立自主完成论文的撰写

三、论文研究方法或设计方案

（1）数据采集和预处理。从相关统计部门、农业大数据平台等渠道收集全国农民人均纯收入相关数据，并进行处理，包括数据清洗、异常值处理、特征选择等

（2）BP 人工神经网络模型构建。采用 Python 等软件工具构建 BP 人工神经网络模型，并根据实际情况对模型进行参数优化；

（3）模型预测。利用机器学习算法模型对未来几年的农民人均纯收入进行预测；

（4）政策建议。根据预测结果，提出相应的政策建议，以促进全国农业经济的高质量发展。

四、论文研究（设计）进度安排

（1）2024.01-2024.02 月：前期调研和数据收集以及数据预处理和特征选择

（2）2024.03-2024.04 月：BP 人工神经网络模型构建和参数优化以及模型预测及结果分

析

（3）2024.05 月：撰写研究报告，完善论文，毕业答辩

五、主要参考文献

[1] 胡世洋,刘威.机器学习在农产品价格预测方面的研究与应用[J].电脑知识与技术,2023,19(33):14-17.DOI:10.14004/j.cnki.ckt.2023.1773.

[2] 王立,谷晓丽,徐璐.基于机器学习模型的浙江省居民个人收入预测研究[J].统计科学与实践,2022(09):17-21.

[3] 马晓星.基于 BP 神经网络的人口普查收入预测[J].现代计算机,2021(04):38-41. [4] 罗雨欣.基于机器学习的收入预测研究[J].机电信

息,2019(24):114-115+117.DOI:10.19514/j.cnki.cn32-1628/tm.2019.24.062.

[5]姜勇. 基于改进 Prophet-BP 神经网络组合模型的互联网广告收入预测研究[D].华南理工大学,2022.DOI:10.27151/d.cnki.ghnlu.2022.001877.

[6]常引. 基于 BP 人工神经网络的陕西省农民收入预测研究[D].西北农林科技大学,2009. [7] 郭鑫. 机器学习分类算法在居民收入预测中的应用[D].华北电力大学(北

京),2020.DOI:10.27140/d.cnki.ghbbu.2019.001558.

[8]任晶晶.基于 BP 神经网络的山西省农民收入预测模型[J].太原学院学报(自然科学版),2017,35(01):57-60.DOI:10.14152/j.cnki.2096-191X.2017.01.016.

[9]杨琨,刘鹏飞.基于 BP 神经网络的欠发达地区失地农民生计方式选择预测——以甘肃省兰州市安宁区为例[J].南方农业学报,2020,51(03):702-711.

[10]刘茂茹,王丰效.基于 GM(1,1)-神经网络模型的安徽省财政收入预测[J].高师理科学

刊,2022,42(06):17-22.

六、指导教师意见