基于主成分分析的LSTM神经网络聚乙烯价格预测研究

相广俐; 李林

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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。

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来源
《计算机时代》 |2023年第3期|67-70|共5页
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;

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正文语种 chi
中图分类算法理论;
关键词
价格预测; LSTM神经网络; 主成分分析; 聚乙烯;

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