【摘 要】
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针对废钢价格预测问题,引入了深度学习领域的时间卷积网络构建模型。通过数据预处理、特征工程、构建时间卷积层、构建深度神经网络等步骤,拟合了一个根据历史一个月的废钢价格数据推测未来一天废钢价格指数的函数。通过近期四个月的实际数据验证,在预测误差绝对值和趋势预测准确度两个指标上,均优于传统时序以及神经网络模型。深度学习在废钢价格预测方面的研究也为其应用于行业其他时序相关数据的分析和建模提供了参考方向。
【机 构】
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上海宝信软件股份有限公司工业互联网研究院/大数据中心
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针对废钢价格预测问题,引入了深度学习领域的时间卷积网络构建模型。通过数据预处理、特征工程、构建时间卷积层、构建深度神经网络等步骤,拟合了一个根据历史一个月的废钢价格数据推测未来一天废钢价格指数的函数。通过近期四个月的实际数据验证,在预测误差绝对值和趋势预测准确度两个指标上,均优于传统时序以及神经网络模型。深度学习在废钢价格预测方面的研究也为其应用于行业其他时序相关数据的分析和建模提供了参考方向。
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