均价

摘要： 据市场监测,2022年3月份以来,江苏粮食市场整体以稳为主。数据显示,截至3月17日,省内白小麦收购均价为每公斤2.90元,出库均价为每公斤3.04元,红小麦收购均价为每公斤2.66元,出库均价为每公斤2.76元;省内粳稻收购均价为每公斤2.82元,粳米出厂均价为每公斤4.00元,籼稻收购均价为每公斤2.62元,籼米出厂价为每公斤3.96元;本地玉米价格为每公斤2.64~2.88元。

摘要： 一、鸡蛋现货市场价格走势2022年2月第3周鸡蛋现货价格整体弱势调整为主,截止到2月18日主产区锦州鸡蛋现货均价为7.00元/千克,较上周(2022年2月11日)均价7.40元/千克下降0.40元/千克,跌幅5.41%;主销区北京鸡蛋均价为7.42元/千克,较上周(2022年2月11日)7.42元/千克持平。随着节后短暂补货的结束,当前季节性淡季的影响逐步显现,整体市场心态偏空,蛋价弱势调整为主。

摘要： 江苏小麦价格或将继续高位震荡据市场监测,2022年2月份以来,江苏小麦市场价格总体保持平稳强势运行态势。数据显示,截至3月4日,省内白小麦收购均价每公斤2.70元,出库均价每公斤2.76元;红小麦收购均价每公斤2.60元,出库均价每公斤2.64元。市场人士指出,近期市场粮源供应偏紧,制粉企业采购原粮困难,只能通过提价购买。

摘要： 1蔬菜环比产地价略涨,批发价明显下跌,零售价平稳1.1蔬菜产地价环比略涨,同比上涨第14周(2022-04-04—2022-04-10)重庆市22个主要地产蔬菜监测品种均价4.18元(千克价,以下无特别说明同),环比略涨2.63%,与前四周比略涨3.58%,同比上涨7.37%,明显低于全国均价15.95%。

摘要： (总第691期,2022-03-21—2022-03-27)1蔬菜环比产地价、零售价略涨,批发价小幅上涨1.1蔬菜产地价环比、同比均略涨第12周(2022-03-21—2022-03-27)重庆市22个主要地产蔬菜监测品种均价4.10元(千克价,以下无特别说明同),环比略涨3.22%,与前四周比平稳,同比略涨2.32%,明显低于全国均价17.52%。

摘要： 据市场监测,2021年12月份以来,江苏小麦市场价格呈现小幅上涨态势。数据显示,截至2021年12月12日,全省白小麦收购均价每公斤2.60元,出库均价每公斤2.66元;红小麦收购均价每公斤2.46元,出库均价每公斤2.56元。

摘要： (总第688期,2022-02-28—2022-03-06)1蔬菜环比产地价平稳,批发价明显上涨,零售价略涨1.1蔬菜产地价环比平稳,同比持平第9周(2022-02-28—2022-03-06)重庆市22个主要地产蔬菜监测品种均价4.22元(千克价,以下无特别说明同),环比上浮0.50%、与前四周比下滑1.11%,均表现平稳,同比持平,明显低于全国均价16.01%。环比,11涨6跌5平稳。

摘要： 1蔬菜环比产地价、零售价平稳,批发价明显上涨1.1蔬菜产地价环比平稳,同比略涨第13周(2022-03-28—2022-04-03)重庆市22个主要地产蔬菜监测品种均价4.07元(千克价,以下无特别说明同),环比下滑0.60%,表现平稳,与前四周比持平,同比略涨2.16%,明显低于全国均价17.82%。环比,10跌8涨4平稳。其中,环比下跌幅度较大的品种及价格变化:莴笋2.11元、老姜7.62元,环比分别明显下跌13.19%、11.95%。

摘要： 生猪行情旺季不旺价格同比下跌50%,截至2022年1月7日,国内生猪均价为15.4元/千克,环比下跌接近15%,同比下跌超过50%。2021年9月以前,生猪价格持续低位运行,国内生猪均价最低达到11元/千克。进入10月,生猪价格开始反弹。到11月底,生猪价格一度达到18元/千克以上。但从12月开始,生猪价格再次出现下跌。元旦之后生猪价格下跌的空间出现了增大,短期猪价下跌的幅度加速,这一轮是反季节的下跌。

摘要： 一、稀土出口2021年我国稀土产品出口4.89万吨,同比增加38%,出口额42.20亿元,同比增加77.12%,均价86.26元/公斤,同比增加28.34%。其中稀土化合物出口约3.95万吨,同比增加34.93%,出口额约32.15亿元,同比增加76.29%,均价81.44元/公斤,同比增加30.65%;稀土金属出口约9443吨,同比增加52.50%,出口额约10.05亿元,同比增加79.82%,均价106.42元/公斤,同比增加17.92%,详见表1。稀土产品海关编码共有52项,其中稀土化合物编码42项,稀土金属编码10项。2021年共出口41种海关编码稀土产品,详见表2。

摘要： 采用“3414”施肥试验方案，通过二次回归分析，研究安康烟区氮、磷、钾素对烤烟产量、均价及产值的影响，结果表明：(1)建立的9个一元二次、9 个二元二次、3个三元二次回归方程均达到显著。(2)随着氮肥施量的增加，烤烟均价先达最大值，随后产值达到最大值，再后产量虽依然增加但均价、产值均有所下降；在P2O58.565～10.797 Kg/667m2范围内，烤烟产量、均价、产值均有较好表现；随着钾肥施量的增加，烤烟产量先达到最大值，随后产值达到最大值，再后均价虽依然增加但产量、产值均有所下降。(3)试验区烤烟适产、优质、高效，要求氮磷肥互作时的施肥方案为，N5.200～6.737Kg/667m2、P2O5 9.397～10.225 Kg/667m2；氮钾肥互作时的施肥方案为，N 6.157～7.667Kg/667m2、K2O18.973Kg/667m2；磷钾肥互作时的施肥方案为，P2O59.249Kg/667m2、K2O 17.973 Kg/667m2；氮磷钾肥互作时的施肥方案为，N7.54Kg/667m2、P2O510.09Kg/667m2、K2O 19.48Kg/667m2。

摘要： 本发明公开了一种SAP系统创建物料凭证控制移动平均价的方法及装置，方法包括获取同一物料在过账前和过账后的移动平均价的差异信息；获取配置的移动平均价控制规则；判断差异信息是否满足移动平均价控制规则的要求；若差异信息满足移动平均价控制规则的要求，则通过该物料的出入库功能；若差异信息不满足移动平均价控制规则的要求，则停止该物料的出入库功能，并发送报错信息。本发明通过配置的移动平均价控制规则来对物料的移动平均价的差异进行控制，从而能够避免移动平均价太大导致无法对物料出入库的情况。

摘要： 本发明公开了一种评估亚马逊竞争剧烈程度的市场月均价排序法，该方法包括以下步骤：S1，每日抓取亚马逊全类目TOP100产品的价格，S2，按自然月计算步骤S1中采集的亚马逊全类目TOP100产品价格得到类目的日均价，S3，将当月类目日均价求和除以当月天数得出类目月均价，S4，将相邻两个自然月之间的步骤S2得到的亚马逊类目月均价的环比价格变化率制定为衡量指标，通过计算类目榜单TOP100产品的月平均价格获得类目月平均价格，然后计算此类目相邻两个月或者相邻几个月的月平均价格增长率，从而可以帮助亚马逊卖家通过排序快速筛选出类目价格趋势上升或者下降的类目，有效对市场价格进行排序，方便卖家进行商品操作，降低损失。

摘要： 本申请涉及机器学习与神经网络领域，用于处理小区房源数据，具体涉及一种小区房源平均价值参数估计方法、装置、计算机设备和存储介质。方法包括：分别获取与目标小区对应的第一小区指标以及与预设小区对应的第二小区指标；分别将目标小区及第一小区指标、预设小区及第二小区指标输入预设小区相似度模型，获取目标小区的相似小区；根据相似小区的小区房源平均价值参数对目标小区的房源平均价值参数进行估计，获得目标小区的房源平均价值参数。本申请通过相似小区模型查找相似小区，而后对目标小区进行估价，得出的结论客观准确，无需根据目标小区房源的成交记录就可以对目标小区房源平均价值参数进行估计。

摘要： 本发明涉及一种基于MLR及PCA模型的售电均价分析方法，所述方法包括：采集原始数据，基于预设指标从原始数据中采集目标字段，基于目标字段各网省售电均价分析模型和各行业售电均价分析模型。与现有技术相比，该售电均价分析方法，使用了大数据技术与数据挖掘算法模型，通过海量数据，真实、及时的了解了各网省和各行业售电均价的相关特征，通过这些特征分析，能够及时、准确、高效的对售电均价进行分析。

摘要： 本发明涉及预测模型，揭露了一种房产均价预估方法，该方法包括：接收客户端发送的基于目标房产的均价预估请求，首先对所述目标房产对应的目标小区进行均价预估；然后获取所述目标房产的属性信息，将所述目标房产的属性信息及所述目标小区的均价输入房产均价预估价模型中，预测所述目标房产的均价。本发明还揭露了一种电子装置及计算机存储介质。利用本发明，可提高目标房产均价预估的准确性。

摘要： 本发明涉及预测模型，揭露了一种小区均价预估方法，该方法包括：接收基于目标小区的均价预估请求，从预设渠道获取目标小区在预设时间内的历史记录；分别计算所述目标小区在预设时间内的历史挂牌均价及历史成交均价；将所述历史挂牌均价及历史成交均价输入第一小区均价预估模型中，得到目标小区的第一均价。本发明还揭露了一种电子装置及计算机存储介质。利用本发明，可提高小区均价预估的准确性。

摘要： 本发明公开了房屋均价的确定方法、用户设备、存储介质及装置。本发明在接收到用户输入的经纬度信息时，根据所述经纬度信息在预设电子地图中确定对应的各待使用房屋坐标点；获取与各所述待使用房屋坐标点对应的各房屋价格；根据各所述房屋价格和预设均价计算公式计算第一房屋均价。在本发明中由于由用户自行确定区域范围，并不局限于预先固定的区域范围，使得最终计算出的房屋均价真实地立足于该区域范围，计算出的均价更加准确，从而解决了现有的房屋均价确定方式存在着的准确性较低的技术问题。

摘要： 本申请涉及机器学习与神经网络领域，用于处理小区房源数据，具体涉及一种小区房源平均价值参数估计方法、装置、计算机设备和存储介质。方法包括：获取目标小区房源各个预设时间段的挂牌均价、成交均价以及初始市场均价；对挂牌均价、成交均价以及初始市场均价进行灰色多变量关联度预测，获得价格关联数据；将挂牌均价、成交均价以及价格关联数据输入预设的小波神经网络，获得目标小区房源的预测均价。本申请可以根据小区已成交房源的价格数据以及价格数据之间的关联度，通过预设的小波神经网络对目标小区房源的平均价值参数进行准确估值，相比估价师的主观估价，更加客观准确。

摘要： 本发明涉及预测模型，揭露了一种小区均价预估方法，该方法包括：接收基于目标小区的均价预估请求，首先确定所述目标小区的多个相似小区，并获取所述多个相似小区在预设时间内的历史记录；然后根据历史记录对所述多个相似小区进行均价预估；最后根据所述多个相似小区的均价计算目标小区的均价。本发明还揭露了一种电子装置及计算机存储介质。利用本发明，可提高小区均价预估的准确性。

摘要： 本发明公开一种城市房屋均价的查询方法、装置、设备及可读存储介质，所述方法包括：当接收到用户的终端发送的城市房屋均价查询指令时，读取城市房屋均价查询指令中所对应的城市关键词，并根据城市关键词，确定目标城市；根据用户的历史定位信息，确定用户的常居城市，并检测用户当前所在的定位城市；分别查找与目标城市、常居城市以及定位城市对应的当前均价数据和均价走势图，并将各当前均价数据和各均价走势图输出到终端的显示界面进行显示。本方案基于大数据技术中的数据分析对用户所需要查询的目标城市、用户的常居城市和定位城市的当前均价数据以及价位走势图进行查询并显示，方便用户的查看和对比，简化了查询的操作，提高了查询效率。