全产业链产品价格预测方法研究——基于图深度学习方法的分析

摘要：

经典的价格预测算法通常针对某一产品开展研究,不能满足政府和企业对全产业链上产品价格的综合监管和预测需求.通过分析产品价格间的非线性相关性和上下游产品价格联动效应,提出了基于图深度学习框架的全产业链产品价格预测方法.将全产业链上的产品作为节点,产品之间的生产工艺作为边,构建了基本图数据结构,将图深度学习算法运用到聚丙烯产品全产业链,实验结果验证了图深度学习的可行性和有效性,证实其具有较高的预测准确度和抗干扰能力.建议从监测产业链中的各环节产品价格、打造可替代产品以及低转换成本的产业链结构着手,建立稳健的产业链生态环境.

关键词：全产业链、价格预测、图深度学习

资助基金：山东省社会科学规划项目;国网山东省电力公司科技项目

在线出版日期：2022-03-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：81-84,194