亲爱的研友该休息了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!身体可是革命的本钱,早点休息,好梦!

Text‐based corn futures price forecasting using improved neural basis expansion network

期货合约 计算机科学 索引(排版) 人工神经网络 计量经济学 可解释性 人工智能 机器学习 数学 经济 金融经济学 万维网
作者
Lin Wang,Wuyue An,Feng‐Ting Li
出处
期刊:Journal of Forecasting [Wiley]
卷期号:43 (6): 2042-2063
标识
DOI:10.1002/for.3119
摘要

Abstract The accurate forecasting of agricultural futures prices is critical for ensuring national food security. Therefore, this study proposes a text‐based deep learning forecasting model. This model first uses the ChineseBERT + a text convolution neural network to classify Weibo text and obtain a raw sentiment index. Then, complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise, variational mode decomposition, correlation coefficient, and sample entropy are combined to decompose and reconstruct the raw sentiment index and obtain a denoised sentiment index. Subsequently, the neural basis expansion analysis with exogenous variables is improved by designing a weight coefficient and Optuna is used to optimize the designed weight coefficient and the hyperparameters. Finally, the SHapley Additive exPlanations value is used to increase the interpretability of prediction results. Corn futures prices for the Dalian Exchange are used in forecasting to validate the accuracy and stability of the proposed model. Experimental results show that the proposed denoising sentiment index contributes more to the improvement of predictive model performance than the raw sentiment index. The proposed text‐based deep predictive model demonstrates strong predictive ability for prediction horizons of 30 and 60 days. SHapley Additive exPlanations value analysis shows that the three features with greater effects on corn futures prices are as follows: “Corn Spot Price of Zhengzhou market,” “CBOT_corn_futures_price,” and “Pork futures price.”
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
彭于晏应助Dc采纳,获得10
27秒前
1分钟前
情怀应助科研通管家采纳,获得10
1分钟前
2分钟前
Dc发布了新的文献求助10
2分钟前
Dc完成签到,获得积分10
2分钟前
2分钟前
幽默平安发布了新的文献求助10
2分钟前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
3分钟前
4分钟前
4分钟前
4分钟前
小禾一定行完成签到 ,获得积分10
4分钟前
inkoin发布了新的文献求助10
5分钟前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
5分钟前
inkoin完成签到,获得积分10
5分钟前
6分钟前
积极的台灯应助Akitten采纳,获得10
6分钟前
隐形曼青应助务实书包采纳,获得10
6分钟前
6分钟前
6分钟前
爱思考的小笨笨完成签到,获得积分10
7分钟前
GingerF应助科研通管家采纳,获得50
7分钟前
GingerF应助科研通管家采纳,获得50
7分钟前
上官若男应助闫雪采纳,获得10
7分钟前
7分钟前
7分钟前
Akitten发布了新的文献求助10
8分钟前
8分钟前
大写的LV完成签到 ,获得积分10
8分钟前
ffff完成签到 ,获得积分10
8分钟前
zsmj23完成签到 ,获得积分0
9分钟前
Owen应助科研通管家采纳,获得10
9分钟前
Owen应助hongtao采纳,获得10
9分钟前
9分钟前
哈哈哈完成签到 ,获得积分10
9分钟前
11分钟前
liu完成签到 ,获得积分10
11分钟前
33发布了新的文献求助10
11分钟前
11分钟前
高分求助中
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
基于可调谐半导体激光吸收光谱技术泄漏气体检测系统的研究 350
Robot-supported joining of reinforcement textiles with one-sided sewing heads 320
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3990219
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3532146
关于积分的说明 11256472
捐赠科研通 3271042
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1805190
邀请新用户注册赠送积分活动 882302
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 809234