【摘 要】
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为应对钢铁企业准确把控再生钢铁原料市场价格走势的需求,开发了一套基于深度学习注意力模型的废钢价格预测系统。此系统包括模型训练和自学习两个子系统,其核心是带注意力机制的时间卷积网络。通过模型在历史数据集上运行效果证明,在均方误差和预测趋势准确性上,两个指标均能达到实际需求。此外,自学习系统也保证了系统的稳定性和持久性;此系统也为深度学习相关模型应用在钢铁行业其他价格预测问题上提供了参考。
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为应对钢铁企业准确把控再生钢铁原料市场价格走势的需求,开发了一套基于深度学习注意力模型的废钢价格预测系统。此系统包括模型训练和自学习两个子系统,其核心是带注意力机制的时间卷积网络。通过模型在历史数据集上运行效果证明,在均方误差和预测趋势准确性上,两个指标均能达到实际需求。此外,自学习系统也保证了系统的稳定性和持久性;此系统也为深度学习相关模型应用在钢铁行业其他价格预测问题上提供了参考。
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