基于LSTM神经网络的大宗农产品价格预测研究

扫码查看

原文链接

NETL
NSTL
万方数据
维普

中文摘要：在经济快速发展的背景下,期货市场所发挥的作用日趋显著.为了对大宗农产品期货价格所呈现出的复杂变化趋势进行研究,本文提出了一个基于长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)的大宗农产品价格预测模型.实验结果表明,该模型能够获取大宗农产品价格的周期性变化规律,与传统的线性预测模型相比,LSTM神经网络模型在价格预测精度和预测性能方面具有更好的表现,对于维护大宗农产品市场稳定、指导大宗交易商决策具有一定的参考意义和应用价值.

作者：

袁铭涓、孙若莹

展开 >

作者单位：

北京信息科技大学,北京 100192

关键词：

LSTM 神经网络价格预测期货 ARIMA

出版年：

2021

海峡科技与产业

海峡两岸科技交流中心

海峡科技与产业

影响因子：0.3

ISSN：1006-3013

年,卷(期)：2021.34(11)

被引量1
参考文献量8