棉花市场价格指数波动是一个非常复杂的非线性系统,具有随机波动特性,容易受到气象、金融、政策和国际环境影响。在现有研究棉花价格的数据集特征的基础上如政策、国际环境、进出口、产量等,增加气候因素对棉花价格影响的数据特征如降...棉花市场价格指数波动是一个非常复杂的非线性系统,具有随机波动特性,容易受到气象、金融、政策和国际环境影响。在现有研究棉花价格的数据集特征的基础上如政策、国际环境、进出口、产量等,增加气候因素对棉花价格影响的数据特征如降水、日照、湿度等,并对数据进行收集、整理及预处理。基于棉花价格的波动特性,采用双向长短期记忆网络BiLSTM(bidirectional long short-term memory,BiLSTM)模型对棉花价格进行预测,使用长短期记忆网络LSTM(Long Short Term Memory Network,LSTM)和LightGbm模型进行对比试验。由于随机梯度下降(SGD)优化器在训练的过程中产生频繁波动,较多情况下得到的是局部最优值。采用SWA(Stochastic Weight Averaging)优化算法取SGD轨迹的多点简单平均值对SGD进行优化,避免SGD在梯度下降过程中的频繁波动问题,使其模型能将Loss和损失值收敛至全局最优,进一步提高训练的稳定性。试验结果表明:BILSTM模型能够很好地对测试集价格曲线进行拟合,误差值最小,价格预测精度较高;采用SWA算法优化的LSTM和BILSTM网络结构收敛至全局最优,平均绝对误差(MAE)分别提高18%和43%。该模型能够更精确地表现棉花市场价格波动规律,帮助棉花市场从业者和投资者优化经营策略。展开更多
文摘针对污水处理复杂系统中关键水质参数生化需氧量(biochemical oxygen demand,BOD)难以准确实时预测的问题,在分析污水处理过程相关影响因素的基础上,提出一种基于敏感度分析法的自组织随机权神经网络(selforganizing neural network with random weights,SONNRW)软测量方法.该方法首先通过机理分析选取原始辅助变量,经过数据预处理,之后采用主元分析法对辅助变量进行精选,作为SONNRW的输入变量进行污水处理关键水质参数BOD的预测.SONNRW算法利用隐含层节点输出及其权值向量计算该隐含层节点对于残差的敏感度,根据敏感度大小对网络隐含层节点进行排序,删除敏感度较低的隐含层节点即冗余点.仿真结果表明:该软测量方法对水质参数BOD的预测精度高、实时性好、模型结构稳定,能够用于污水水质的在线预测.
文摘棉花市场价格指数波动是一个非常复杂的非线性系统,具有随机波动特性,容易受到气象、金融、政策和国际环境影响。在现有研究棉花价格的数据集特征的基础上如政策、国际环境、进出口、产量等,增加气候因素对棉花价格影响的数据特征如降水、日照、湿度等,并对数据进行收集、整理及预处理。基于棉花价格的波动特性,采用双向长短期记忆网络BiLSTM(bidirectional long short-term memory,BiLSTM)模型对棉花价格进行预测,使用长短期记忆网络LSTM(Long Short Term Memory Network,LSTM)和LightGbm模型进行对比试验。由于随机梯度下降(SGD)优化器在训练的过程中产生频繁波动,较多情况下得到的是局部最优值。采用SWA(Stochastic Weight Averaging)优化算法取SGD轨迹的多点简单平均值对SGD进行优化,避免SGD在梯度下降过程中的频繁波动问题,使其模型能将Loss和损失值收敛至全局最优,进一步提高训练的稳定性。试验结果表明:BILSTM模型能够很好地对测试集价格曲线进行拟合,误差值最小,价格预测精度较高;采用SWA算法优化的LSTM和BILSTM网络结构收敛至全局最优,平均绝对误差(MAE)分别提高18%和43%。该模型能够更精确地表现棉花市场价格波动规律,帮助棉花市场从业者和投资者优化经营策略。
