55、区块链与机器学习在商品价格预测中的应用

区块链与机器学习在商品价格预测中的应用

1. 区块链与机器学习概述

许多组织的概念和应用集成将不断发展新的创新。区块链网络中的所有数据都通过加密哈希密钥进行安全加密，具有高度的安全性，添加的层也不易受到攻击。自动学习技术能够预测系统中的每个可能点，有助于消除和应对各类攻击。区块链常用于智能合约中结合学习模型，便于跟踪个人存储的数据。在股票市场预测方面，区块链技术（BCT）和机器学习（ML）的结合具有重要意义。BCT 无需第三方即可使交易更便捷，让交易过程更加透明，这有助于以低成本改进 ML 模型，更新区块链环境。智能合约可在多台机器上实现，ML 模型则有助于获得准确结果。如今，许多组织依赖区块链智能合约，因为它们在产品运输过程中能确保生产、安全和卓越的透明度。传统企业也开始采用 BCT 实现整个交易过程的自动化和透明化。

2. 商品价格预测的方法与步骤

为了进行股票价格预测，我们采用了卷积神经网络 - 双向长短期记忆网络（CNN - BiLSTM）、支持向量回归（SVR）和集成自适应神经模糊推理系统（ENANFIS）等集成 ML 模型，通过组合特征来预测次日的股票收盘价。同时，还可以使用情感分析进行股票市场预测，利用深度神经网络对股票评论和情感进行预测，实证结果显示，深度情感分析比逻辑回归算法有 9% 的改进。我们还尝试结合人工神经网络的多种方法，如线性回归、k - 近邻算法（k - NN）、朴素贝叶斯、移动平均（MA）、自回归（AR）、自回归移动平均（ARMA）、自回归积分移动平均（ARIMA）和自动 ARIMA 等进行股票市场预测。

具体的 ML 模型步骤如下：
1. 数据预处理 ：使用 Python Pandas