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| 1 | 基于深度学习的大蒜价格预测研究显示文摘为了精准预测大蒜价格,基于大蒜时间序列价格和存量数据,再结合其他随机因素,提出了一种融合注意力机制(Attention)的门控逻辑单元(Gated Recurrent Unit,GRU)神经网络模型.GRU网络模型对大蒜价格数据集进行训练,归纳大蒜价格波动规律.Attention对GRU网络输出的数据进行注意力处理,使其价格波动特征更为明显,输出优化预测结果.将提出的Attention-GRU模型与GRU、CNN-GRU、BP 3种常见神经网络模型进行预测对比实验.实验表明,以全部样本为例Attention-GRU模型在均方误差(Mean Square Error,MSE)方面,比其他3种模型分别减少了4%、15%和18%.在4种网络模型预测试验中Attention-GRU预测精度也最高. | 胡彦军 张平川 尚峥 王慧敏 乔永峰 | 2023 | 河南科技学院学报(自然科学版)2023，51，3： | 0 |
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