基于LSTM神经网络的大宗农产品价格预测研究

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.

关键词：LSTM、神经网络、价格预测、期货、ARIMA

所属期刊栏目：34

分类号：F323.7(中国农业经济)

在线出版日期：2022-04-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：43-47,60