基于主成分分析的LSTM神经网络聚乙烯价格预测研究

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中文摘要：聚乙烯(Polyethylene,PE)是大宗商品中化工产品的重要组成部分,准确预测其价格具有重要意义.使用基于主成分分析的长短期记忆神经网络(PCA-LSTM)模型,实现聚乙烯价格的预测.首先通过Pearson相关性分析对聚乙烯价格影响因素进行研究和选择,其次利用主成分分析对其降维构建影响因素体系,最后建立LSTM神经网络模型进行预测.与SVM、XGBoost模型预测结果做对比,结果表明,该模型对聚乙烯价格的预测效果更好.

外文标题：Study on polyethylene price forecast based on principal component analysis and LSTM neural network

作者：

相广俐、李林

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作者单位：

上海理工大学管理学院,上海 200093

关键词：

价格预测 LSTM神经网络主成分分析聚乙烯

出版年：

2023

DOI：

10.16644/j.cnki.cn33-1094/tp.2023.03.016