基于LSTM的化肥价格指数预测

摘要：

化肥作为重要的农资产品,其市场价格受到原料价格、汇率政策、供给等多方面的因素调控,化肥价格的波动对国民经济有着重大的影响.因此,化肥价格准确地预测能将其对农业乃至国民经济的影响降至最低.提出基于长短时记忆(LSTM)单元的循环神经网络(RNN)模型,它能有效地利用序列数据长距离依赖的信息,被广泛地应用于时间序列信息的预测中.考虑多因素对化肥价格的影响,结合近年化肥交易价格的走势数据,对数据进行回归拟合,生成训练模型,然后将得出的模型用于化肥交易价格进行预测,最终在数据集上测试误差(MSE)为0.000 549 3,取得了良好的预测效果.

关键词：循环神经网络、长短时记忆、价格指数预测

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：国家重点研发计划2016YFB1001303

在线出版日期：2019-05-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：28-30