• 自主开发Python爬虫（requests, BeautifulSoup），自动化采集多个农产品平台历史价格数据，并结合 pandas 和 numpy 完成数据清洗、异常值处理与统计分析，构建品种均价走势、周期性波动等关键指标存储至MySQL 数据库。

• 基于 TensorFlow/Keras 构建 LSTM 时间序列预测模型，训练并部署支持按品种预测未来七日价格走势功能。

• 利用Nginx反向代理来完成前后端通信问题，开发 RESTful API 供前端调用，最后通过 Axios 与后端进行数据交互。

• 设计并实现可视化模块，结合 matplotlib、seaborn 和 plotly生成交互式图表，支持价格趋势动态展示。

• 使用 Django 编写后端接口，前端采用 Vue.js + Echarts实现用户输入即返回预测图的实时交互式界面。本项目实现了农产品价格数据的自动化采集、清洗分析、热力图可视化展示以及未来短期价格预测功能。

• 使用JMeter对预测API进行1000QPS压力测试，通过Wireshark分析Nginx代理性能瓶颈。