文献类型：期刊文章

作　　者：张顺利[1] 王小东[2] 李艳翠[1]

ZHANG Shunli;WANG Xiaodong;LI Yancui(School of Information Engineering,Henan Institute of Science and Technology,Xinxiang 453003,China;Shandong Liaocheng No 2 Middle School,Liaocheng 252000,China)

机构地区：[1]河南科技学院信息工程学院,河南新乡453003 [2]山东聊城第二中学,山东聊城252000

出　　处：《河南科技学院学报（自然科学版）》

基　　金：国家自然科学基金(61502149);河南省重点科研研究项目(15A520069);河南省科技厅科技攻关(182102210048)。

年　　份：2020

卷　　号：48

期　　号：5

起止页码：73-78

语　　种：中文

收录情况：RCCSE、普通刊

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.

关 键 词：苹果 价格预测 LSTM  

分 类 号：TP391]