煤炭作為我國重要的化石能源,其生產(chǎn)、管理和發(fā)展對國民經(jīng)濟正常運行將產(chǎn)生重要影響。而煤炭價格作為煤炭行業(yè)的風(fēng)向標,對它的研究則可以直接反映該行業(yè)的現(xiàn)狀。通過本文的研究,可以利用數(shù)據(jù)驅(qū)動的原理預(yù)測在大數(shù)據(jù)背景下我國短期煤炭價格趨勢,進而為決策者提一定的決策依據(jù)。本文以我國秦皇島動力煤（Q5500,山西產(chǎn)）市場價為研究對象,通過使用LSTM進行建模,得出本文構(gòu)建的基于LSTM的煤炭價格預(yù)測方法具有良好的實用性和預(yù)測精度,為研究大數(shù)據(jù)背景下的煤炭價格預(yù)測問題提供了新思路。 

【文章來源】：廣西質(zhì)量監(jiān)督導(dǎo)報. 2020,(04)

【文章頁數(shù)】：2 頁

【文章目錄】：
一、緒論
    (一)選題背景及意義
    (二)國內(nèi)外研究綜述
        1．基于計量經(jīng)濟學(xué)的價格預(yù)測方法
        2．基于人工智能模型的價格預(yù)測方法
二、LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用分析
三、模型建立
    (一)實驗樣本說明
    (二)相關(guān)模型參數(shù)說明
    (三)模型預(yù)測結(jié)果
四、結(jié)論


【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于指數(shù)平滑法的動力煤價格預(yù)測研究[J]. 符佳.  煤炭經(jīng)濟研究. 2018(07)
[2]LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在股票價格趨勢預(yù)測中的應(yīng)用——基于美港股票市場個股數(shù)據(jù)的研究[J]. 鄧鳳欣,王洪良.  金融經(jīng)濟. 2018(14)
[3]基于TensorFlow進行股票預(yù)測的深度學(xué)習(xí)模型的設(shè)計與實現(xiàn)[J]. 韓山杰,談世哲.  計算機應(yīng)用與軟件. 2018(06)
[4]基于灰度理論的煤炭價格中長期預(yù)測研究[J]. 朱美峰,張華明.  價格月刊. 2016(06)
[5]基于ARIMA-SVM的煤炭價格預(yù)測及實證研究[J]. 郭建利,程蕾,孫博超,顏瑞.  煤炭經(jīng)濟研究. 2016(02)

碩士論文
[1]基于機器學(xué)習(xí)的價格預(yù)測模型研究與實現(xiàn)[D]. 王章章.長安大學(xué) 2018
[2]基于深度學(xué)習(xí)的黃金期貨價格預(yù)測[D]. 駱雙駿.蘭州大學(xué) 2017
[3]基于ARIMA與SVM組合模型的煤炭價格預(yù)測[D]. 鄭榮.東華理工大學(xué) 2015



本文編號：3316505