【摘 要】
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本文以华南-槽批LPG价格为研究对象,基于自身历史数据,竞争对手数据和与LPG价格相关的国际指标数据预测未来7天、10天、15天等不等周期的价格.为预测LPG价格,本文分别对数据
【机 构】
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中国科学院计算机网络信息中心,北京,100190中国科学院大学,北京,100049;
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本文以华南-槽批LPG价格为研究对象,基于自身历史数据,竞争对手数据和与LPG价格相关的国际指标数据预测未来7天、10天、15天等不等周期的价格.为预测LPG价格,本文分别对数据采集和预处理、特征选择,以及模型算法进行了研究,最终选择随机森林模型框架对LPG价格进行预测.本文以金联创提供的2016年1月到2019年2月数据为例,使用随机森林算法分别针对不同种类的特征作为输入进行LPG价格预测.结果 表明,不同种类的特征对预测结果的影响随着预测天数的增加也在不断改变,据此可以通过输入不同的特征项预测不同天数的价格来达到最优效果.回归模型预测的15天平均MAE为195左右,达到了预期效果,这为LPG公司进一步提高LPG营销管理水平,增强对LPG价格的分析判断能力,准确把握进口气采销时机,进而提高盈利水平,实现LPG量效齐增具有重要意义.
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