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基于深度学习的LNG价格预测模型

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摘要摘要：天然气价格是衡量一个国家经济状况的关键指标，由于多种复杂因素的相互作用，对其进行准确预测极具挑战性。传统的预测方法，如线性模型，通常只能孤立地考虑线性因素或历史价格的影响，未能充分捕捉这些因素之间的内在联系和非线性关系。为了解决这一问题，提出了一种基于多因素和时间序列特征的混合深度学习模型，旨在提高天然气价格预测的准确性。实验结果表明，与现有方法相比，所提出的混合模型在预测准确性方面表现出更低的误差，证实了其在复杂、波动性强的天然气市场中的有效性和实用价值。

作者赵腾孙作勇王振鑫寇振华雷海锋

出处《建筑监督检测与造价》 2026年第01期

关键词关键词：天然气价格预测；卷积神经网络；长短期神经网络；注意力机制

发表时间 2026年05月14日（期刊网平台发表日期，不代表实际的发表时间）

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来源期刊

期刊封面

《建筑监督检测与造价》 2026年第01期

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