基于LSTM的建筑材料价格预测研究  

作　　者：刘春凯 

机构地区：[1]石家庄铁道大学管理学院,河北石家庄

出　　处：《安家》2025年第4期0178-0180,共3页

摘　　要：在建设项目的施工过程中,建筑材料费所占比重较大,对于项目成本管控影响大,对建筑材料的价格波动情况进行准确的预测和判断,对提高企业利润、加强成本管控具有重要意义。本文以建筑施工过程中常用的螺纹钢的价格变动情况为例,选择PyTorch深度学习框架,建立基于LSTM的价格预测模型,对螺纹钢的价格变动情况进行预测。实验结果显示,本文所构建的价格预测模型具有较高的准确度和可靠性,能够为企业的成本管控和材料采购活动提供一定指导。

关 键 词：LSTM 价格预测 成本控制 建筑材料 

分 类 号：C[社会学]