基于BILSTM的棉花价格预测建模与分析

来源：中国农机化学报杂志2021年第8期北京时间：

作者：江知航, 王艳霞, 颜家均, 周堂容,

单位：重庆师范大学计算机与信息科学学院;重庆市江津区农业工程建设服务中心;重庆市数字农业服务工程技术研究中心;重庆市江津区农产品质量安全中心;重庆市江津区圣泉街道农业服务中心;

摘要：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。

关键词：神经网络,长短期记忆网络,随机权重平均,棉花价格预测

基金资助：重庆市教委科技项目(KJQN2001900520)