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基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鋼材水泥價格預(yù)測

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基本信息

案例ID：211960

技術(shù)顧問：玉笛清風(fēng) - 5年經(jīng)驗(yàn) - 西安峰頻能源科技有限公司

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項(xiàng)目名稱：基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鋼材水泥價格預(yù)測

所屬行業(yè)：人工智能 - 其他

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案例介紹

主要基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析，分別預(yù)測水泥價格和鋼材價格。
模型構(gòu)建及測試過程如下：
Step1:分割訓(xùn)練集及測試集：隨機(jī)采樣，抽取整個數(shù)據(jù)集的80%作為訓(xùn)練集，剩余20%作為測試集，并且訓(xùn)練集和測試集之間沒有交集。其中，訓(xùn)練集用于模型訓(xùn)練；測試集用于模型（根據(jù)訓(xùn)練集訓(xùn)練得到）測試。
Step2:訓(xùn)練集歸一化：自變量和因變量均采用Z-Score標(biāo)準(zhǔn)化方法進(jìn)行歸一化，使得數(shù)據(jù)滿足0-1正態(tài)分布，且消除量綱影響，更加有利于模型的準(zhǔn)確率。同時，分別保留訓(xùn)練集中自變量和因變量的歸一化結(jié)構(gòu)參數(shù)。
Step3:模型訓(xùn)練：采用訓(xùn)練集歸一化后的數(shù)據(jù)，進(jìn)行“LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”模型訓(xùn)練，保留模型的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)參數(shù)。
Step4:測試集歸一化：根據(jù)訓(xùn)練集中自變量歸一化結(jié)構(gòu)參數(shù)，對測試集中的自變量進(jìn)行歸一化處理。
Step5:模型測試：分別根據(jù)訓(xùn)練好的兩種模型，對測試集歸一化后的自變量數(shù)據(jù)，進(jìn)行回歸預(yù)測，保留預(yù)測結(jié)果。
Step6:測試結(jié)果反歸一化：根據(jù)訓(xùn)練集中因變量歸一化結(jié)構(gòu)參數(shù)，對模型測試結(jié)果進(jìn)行反歸一化。
Step7:模型評估。由于是回歸問題，常用的評估指標(biāo)為R2和RMSE。其中，R2指擬合優(yōu)度，RMSE是均方根誤差。R2衡量模型擬合效果的優(yōu)劣，一般介于[0,1]之間，越大越好；RMSE用于刻畫擬合誤差，越小越好。

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