结合集合经验模态分解的LSTM神经网络在大宗商品价格预测应用研究

大宗商品价格波动作为一种复杂的时间序列数据,其变动趋势中包含着中长期基本面信息和短期波动因素的共同影响,因此使用传统的统计预测方法对大宗商品价格进行预测往往存在较大困难。引入模式识别理论中的长短期记忆网络(LSTM),借助其对时间长度的不敏感性和默认的长期记忆性特征,并结合集合经验模态分解(EEMD)方法,对大宗商品时序数列进行自适应最优项数分解,以确定最优预测时间窗长度,以及高频、低频和趋势序列预测结果;在此基础上,对大宗商品价格进行预测,从而得出科学的预测结论为实际应用提供参考。

基于深度学习的商品销售预测研究

文章基于深度学习方法,通过结合粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)和长短期记忆(Long Short Term Memory,LSTM)网络,提出了一种针对大数据的商品销售预测模型。文章首先分析了LSTM的结构,其次分析了PSO方法对LSTM的优化方式,提出了PSO-LSTM商品销量预测模型,最后使用Kaggle上的数据集进行训练和测试。将所提出的模型与标准LSTM模型进行比较,结果表明,所提方法的预测精度和稳定性均优于标准LSTM方法。

分整模型在商品价格预测中的应用

首先介绍了时间序列分析中的一个新领域——长记忆分整模型 (ARFIMA) ,分析了该模型与传统时间序列模型相比较所体现出的优越性 ,及其参数估计和预测方法 .本文所给出的分整模型不仅反映了传统时间序列模型所不能反映的时间序列长记忆性 ,而且解决了利用传统方法预测商品价格中的过度参数化问题 ,从而显著提高了商品价格预测的可靠性 .文章还给出了实际案例分析 .

基于ARIMA模型的广州市商品房价格预测

商品房价格的变化极大地影响一个国家宏观经济的健康发展及国民的生活质量,对商品房价格的预测直接影响政府的宏观调控政策。同时商品房价格的研究,预测和控制是关乎国计民生的大事,通过建立ARIMA模型并运用它预测广州市商品房价格。

基于数据挖掘的商品销售预测分析

为了优化企业商品销售决策方案,提高商品销售预测的准确率,采用数据挖掘的方法对商品销售预测分析。首先对商品销售预测基本流程和现有预测算法进行归纳总结,接着提出了基于数据挖掘的商品销售预测框架,并对决策树及贝叶斯网络算法数学模型、关联规则进行阐述,最后运用实例仿真,对商品的一季度的销售额与利润额进行预测分析,实验表明,预测数据与实际数据基本一致,预测效果良好,具有一定的研究价值。

基于对跨国公司商品销售预测的数学模型

根据对跨国公司商品销售预测统计量的描述,结合了数学模型,利用了马尔柯夫链的一些性质进行分析。结果表明:利用该方法分析得到的跨国公司商品销售预测与给定的目标期望函数较一致,适用于目前对跨国公司商品销售量预测的研究。

基于LSTM 神经网络的电商商品销售预测方法

探讨深度学习技术在时间序列预测方面的理论依据.将商品销量预测归纳为多变量时间序列的预测问题,使用某电商网店的历史销售数据,详细介绍在TensorFlow框架下搭建LSTM网络模型的方法,对比了使用AR模型进行预测的运算结果,得到LSTM网络模型具有数据输入简单方便,在网络的结构、训练方法的效率及有效性和预测的准确性等方面都具有更大的优越性.研究结果对电商企业改善营销决策和合理的库存管理具有重要的指导意义.

基于时间序列的商品需求预测模型研究

为更准确地预测出电子商务企业商品的销售需求量,通过应用基于时间序列的自回归滑动平均模型,构造时间序列相关函数,采用贝叶斯信息化准则(简称BIC准则)与多种群遗传算法这两种定阶方法确定模型参数。将所提出的预测方法应用到阿里巴巴旗下电商企业,对其在未来一周内的部分商品进行需求预测,最后通过统计学方法将两种模型得到的预测结果进行对比分析。结果表明:所提出的基于多种群遗传算法的时间序列模型预测精度较高,对电商企业的采购与库存决策具有实际应用价值。

20年来我国养猪业的区域化和商品生产预测(第二部分)

20年来,我国畜牧业进步最快的有两个领域:一是现代化水平的提高;二是畜牧生产的区域化。产区优势分布、生产结构、商品结构、畜牧经济、消费结构都受区域化影响,从而发生深刻变化。生产的区域化本身就是资源的优化配置,这是经济发展的规律。任何生产都是物质的投入产出过程,随着生产的发展。

基于逻辑斯蒂方程的商品销售预测研究

商品销售预测是企业管理的重要环节,也是销售管理的重要内容。销售预测不仅对企业还是对商家都很重要,因此预测的方法也很多,世界各国预测方法大约有150多种,笼统地可分为定量预测和定性预测。"逻辑斯蒂方程法"是诸多定量预测方法中的一种,文章通过讨论一个关于销售预测的案例来阐述商品销售预测方面的逻辑斯蒂方程应用。

基于网上商品销售预测的灰色模型理论

根据对网上商品销售预测统计量的描述,结合了灰色模型预测法,利用F检验,确认了网上购物商品销售序列的长期趋势。结果表明:利用灰色模型预测法分析得到的网上商品销售预测与商家的目标期望函数有比较一致的符合。

基于主成分支持向量机的商品住宅价格预测——以郑州市商品住宅价格为例

支持向量机在数据挖掘中已被广泛应用,结合郑州市近年来的相关统计数据,通过季度统计数据,分析影响商品住宅价格的经济因素,利用主成分分析对原始统计数据进行降维,然后将季度的经济指标与下一季度商品住宅价格形成对应学习样本,通过网格寻优找到最优的学习参数,应用支持向量机进行预测。

基于EEMD-LSTM-Adaboost的商品价格预测

文章将总体经验模态分解（EEMD）方法、长短期记忆（LSTM）模型和Adaboost算法相结合,构建了一个多尺度组合预测模型（EMD-LSTM-Adaboost）。在模型构建过程中,首先采用EEMD方法将商品价格序列分解为不同尺度的本征模态分量（IMF）和一个趋势项。在此基础上,提出采用LSTM神经网络和Adaboost算法相结合的方法对分解后的商品价格序列进行建模和预测,然后集成得到商品价格的预测值。并以沪金为例进行实证分析,结果表明与已有的预测方法相比,文章所提出的EEMD-LSTM-Adaboost方法预测能力更好。

基于阿里巴巴电商数据的商品需求预测研究

在电商供应链的自动化管理过程中,高质量的商品短期需求预测是供应链管理的基础和核心功能。基于电商大数据对商品需求进行准确预测,可以帮助企业降低成本,提升用户体验,对整个电商行业的效率提升都会起到重要作用。由于受用户喜好、价格调整、季节变化等各种动态与间歇性因素影响,使得该项任务具有一定的挑战性。首先创新性的使用商品历史销量走势图作为商品特征,通过深度学习的迁移学习获取图像特征并对商品进行聚类分析,目的是针对相似的商品进行预测;接着将短时段内(天为单位)的商品时序动态特征转为二维矩阵数据,通过卷积神经网络(CNN)自动提取特征,在与商品的固有特征融合后,连接到较长时序(周为单位)的长短期记忆神经网络(LSTM),并通过混合密度网络(MDN)进行预测输出。最后使用阿里巴巴菜鸟网络下的真实电商数据验证了所提算法更加的精确和有效,该算法符合大多数以综合性商品销售为主的电商平台,具有较好的可扩展性和普遍的应用价值。

基于灰色系统理论的湖北省商品房均价预测与影响因素分析

房地产价格是房地产市场最重要和最直接的反映,而房价变化是非常复杂的经济问题。本文针对湖北省商品房均价预测和影响因素分析的实际问题,首先,利用湖北省近十年的商品房均价数据,建立了基于灰色GM(1,1)模型的房价预测模型,并预测了未来三年湖北省商品房均价值。其次,运用灰色关联度分析法对影响湖北省房价的不同因素进行了量化分析,结果表明居民消费水平与年末人口数是影响湖北省商品房价格的主要因素。最后,根据研究结果对如何进一步加强湖北省房地产市场健康发展提出了若干对策和建议。

基于灰色分析法对海南省商品住宅价格的预测

针对海南省主要城市商品住宅价格的问题,利用海南省2003年~2018年相关数据,运用了灰色系统理论、最小二乘法、偏估计回归法及风险价值理论等,构建了灰色关联模型、岭回归模型及VAR模型,综合运用了Matlab和EViews软件编程求解,对海南省未来商品住宅价格进行分析并预测.

商品需求预测模型的辨识及应用

本文根据供—需平衡理论,讨论了市场需求预测模型的辨识问题。首先引进了商品的年需求系数、商品的已满足水平及剩余需求能力水平等概念。应用这些概念确定了市场需求预测模型的基本结构,它是一个双层形式的模型,第一层模型表示了年需求系数与剩余需求能力水平之间的关系。第二层模型表示了人均国民收入、商品的市场价格对年需求量的影响。

基于BP神经网络模型的商品房价格预测研究

鉴于目前商品房价格预测方法存在的问题,在分析影响商品房价格主要因素的基础上,提出采用BP神经网络建立商品房价格预测模型,利用果蝇-蛙跳算法优化BP网络初始权值和阈值等结构参数,选取某城市2000~2018年的商品房价格及其主要影响因素数据作为训练样本和测试样本.通过仿真分析表明:BP神经网络模型经过果蝇-蛙跳算法优化后能加快网络的收敛速度,提高商品房价格预测的精准度,对于政府部门进行房价宏观调控以及房产企业的运营管理都具有一定的参考价值.

新冠疫情背景下梅州市商品房价格预测——基于BRNN模型的分析

引入系统动力学理论思想,运用LR模型与BRNN模型构建疫情背景下梅州市商品房市场价格系统的预测模型。研究结果表明:城市人口的总量对城市商品房价格有显著的正向影响;新冠疫情对三四线城市商品房市场的影响是全方位且具有传递性;新冠疫情防控进入稳定状态时城市商品房价格会逐步回归上涨趋势,相比较人口因素而言,疫情防控对未来商品房价格的影响更加显著;三四线城市地区生产总值对商品房销售价格具有显著影响,显示房地产业占城市经济总量的比重较大。

前向型迟滞神经网络在商品价格预测中的应用

时间序列预测的研究是当今世界中比较重要的研究领域之一,具有重大的科研价值。本文提出将电生物学中的迟滞特性引入传统的神经网络中,构建前向型迟滞神经网络并将迟滞神经网络模型应用到商品价格指数预测上,并得出更准确的预测效果。