基于新闻的国际天然气价格趋势预测方法

摘要：

天然气作为新型清洁能源,不仅有着重要的能源意义,作为期货交易的大宗商品之一,也有着重要的经济意义,是国家经济和国际贸易的重要组成.但是由于天然气价格受经济因素、政治因素、自然因素甚至人为因素等多种因素的影响,准确预测其价格十分困难.因此,文中设计了一种基于新闻的天然气价格趋势预测方法,该方法首先利用爬虫获取大量天然气相关新闻,并针对新闻进行嵌入表示和情感分析,运用格兰杰因果检验方法证明了天然气价格与相关新闻的情感倾向具有因果关系,并将新闻情感作为新闻向量的权值,将其相乘作为模型输入,然后构建了一个CNN-LSTM融合模型,CNN用于提取新闻特征,LSTM用于捕捉新闻和天然气价格时间序列信息,从而得到了62％的准确率,优于绝大多数机器学习算法.

关键词：自然语言处理、天然气价格、深度学习、因果检验、新闻

所属期刊栏目：48

分类号：TP391.1(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;吉林省科技发展计划;吉林省产业技术专项;广东省应用基础研究重点项目;广东省重点学科建设计划

在线出版日期：2021-07-13（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：235-239