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申请/专利权人：广州科技职业技术大学
摘要：本发明涉及基于LSTM神经网络的建筑材料价格预测方法，涉及互联网技术领域，在建筑材料交易平台上收集历史价格数据，并对数据进行预处理操作，得到历史价格数据集，以便于神经网络模型的训练和预测，将历史价格数据集按时间顺序排列分成训练集和测试集，并创建滑动窗口以提取时间序列数据的特征，构建LSTM神经网络模型，使用训练集中的数据对构建的LSTM神经网络模型进行训练，通过反向传播算法更新网络参数，并使用随机梯度下降算法加速模型的收敛过程，使得模型能够适应历史数据的变化规律。
主权项：1.基于LSTM神经网络的建筑材料价格预测方法，其特征在于，具体包括以下步骤：步骤101、在建筑材料交易平台上收集历史价格数据，并对数据进行预处理操作，整理得到历史价格数据集；步骤102、将历史价格数据集按时间顺序排列分成训练集和测试集，并创建滑动窗口以提取时间序列数据的特征；步骤103、构建LSTM神经网络模型，使用训练集中的数据对构建的LSTM神经网络模型进行训练，通过反向传播算法更新网络参数，并使用随机梯度下降算法加速模型的收敛过程，使得模型能够适应历史数据的变化规律。
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权利要求：
百度查询： 广州科技职业技术大学 基于LSTM神经网络的建筑材料价格预测方法
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