基于梯度回归树的化工品价格预测

基于梯度回归树的化工品价格预测

论文摘要

提出一种基于GBDT(梯度回归决策树)的化工品价格预测方法。通过宏观分析、微观分析和上下游产业链分析,确定相关影响因素,构造特征向量。根据深入业务分析,对影响因素特征进行扩充,提高模型的VC维。模型的性能指标分析表明,该算法的预测精度具有较高的预测精度,能够帮助企业实现动态成本控制;合理安排生产计划和库存配置。

论文目录

  • 1 GBDT算法简介
  • 2 应用案例:化工品价格预测
  •   2.1 数据特征工程
  •   2.2 预测结果
  • 3 结语
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 逄勃,王涛,齐彦伟,李德华,赵光娟

    关键词: 回归预测,集成方法,化工品价格,渐进梯度回归,迭代决策树,价格预测

    来源: 化工管理 2019年27期

    年度: 2019

    分类: 经济与管理科学,工程科技Ⅰ辑,医药卫生科技,信息科技

    专业: 有机化工,药学,自动化技术,工业经济,市场研究与信息

    单位: 石化盈科信息技术有限责任公司

    分类号: F407.7;F767;TP181

    页码: 13-14

    总页数: 2

    文件大小: 2987K

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