14、深度学习技术在铁矿石价格预测中的应用

深度学习技术在铁矿石价格预测中的应用

1. 引言

在铁矿石价格预测领域，传统方法已取得一定成果，但随着市场的不断变化，利用深度学习技术进行预测逐渐成为研究热点。长短期记忆神经网络（LSTM）和卷积神经网络（CNN）在商品价格预测方面展现出了潜力，本文将探讨这两种深度学习技术在铁矿石价格预测中的可行性和性能。

2. 相关技术原理

2.1 长短期记忆神经网络（LSTM）

• RNN的局限性 ：循环神经网络（RNN）可处理序列数据，但早期RNN存在梯度消失问题。当处理长序列时，误差梯度在反向传播过程中逐渐减小，导致网络难以将早期时间步的信息传递到后期，使得RNN短期记忆能力较差。例如，在典型RNN架构中，第一个单元可能出现误差梯度消失问题，导致权重更新的梯度信号不足，信息传递不准确。
• LSTM的改进 ：为解决RNN的梯度消失问题，Sepp Hochreiter和Jürgen Schmidhuber开发了LSTM。LSTM的常见结构包含一个带有三个门的单元，分别是输入门、输出门和遗忘门，用于调节单元内的信息流和控制单元状态。
  • 遗忘门（$f_t$） ：决定内部单元状态中哪些信息应被丢弃。公式为$f_t = \sigma(W_f \cdot [h_{t - 1}, X_t] + b_f)$。
  • 输入门（$i_t$） ：确定哪些新信息应存储在内部单元状态中。公式为$i_t = \sigma(W_i \cdot [h_{t -