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基于LSTM神经网络的苹果价格预测模型

作  者:
张顺利;王小东;李艳翠
单  位:
山东聊城第二中学;河南科技学院信息工程学院
关键词:
苹果;价格预测;LSTM
摘  要:
针对苹果价格数据随时间变化的非平稳性、季节性和周期性特征,提出一种基于长短期记忆网络(Long-short Term Memory,LSTM)的神经网络价格预测模型.选用苹果的历史价格、可替补水果的历史价格和居民生活消费指数为特征进行模型的输入,然后使用BLSTM网络学习苹果的价格表示,最后输出苹果的预测价格.选用豫南阳果品批发交易中心的烟台红富士价格数据进行实验,结果表明:使用基于LSTM神经网络预测模型的平均绝对误差、均方误差和均方根误差均小于传统的差分整合移动平均自回归(Autoregressive Integrated Moving Average Model,ARIMA)模型.
译  名:
Price forecasting model of apple based on LSTM neural net work

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