基于LSTM神经网络的环渤海动力煤价格指数预测  

作　　者：张静 秦青[1] 

机构地区：[1]河南科技大学数学与统计学院,河南洛阳471000

出　　处：《内蒙古科技与经济》2022年第21期73-75,共3页Inner Mongolia Science Technology & Economy

摘　　要：文章针对金融时间序列的预测问题,基于长短期记忆神经网络技术,构建了一个多层LSTM神经网络并将其应用于我国环渤海动力煤价格指数预测研究中。结果发现:根据数据训练拟合的LSTM模型的稳定性较好,模型预测效果也高于线性回归模型以及其他两个非线性对照模型(K近邻回归、RNN循环神经网络模型)。说明LSTM神经网络在价格指数预测方面具有较好的稳定性以及预测准确性。

关 键 词：LSTM神经网络 价格指数 预测 

分 类 号：F407.1[经济管理—产业经济]