기계 학습을 통한 북중국의 지역 강철 가격 지수 예측

상품 가격의 예측은 오랫동안 투자자와 정부에 의해 크게 의존되어 왔습니다. 본 연구는 2010년 1월 1일부터 2021년 4월 15일까지의 북중국 시장에서 하루 지역 강철 가격 지수를 추정하는 어려운 과제를 조사합니다. 이 중요한 상품 가격 지수의 예측은 문헌에서 충분한 주목을 받지 못했습니다. 교차 검증과 베이지안 최적화를 통해 모델을 학습한 후, 우리는 가우시안 프로세스 회귀를 적용하여 결과를 검증합니다. 적절하게 구축된 모델은 2019년 1월 8일부터 2021년 4월 15일까지의 가격 지수를 예측했으며, 샘플 외 상대 제곱 평균 오차는 0.5871%였습니다. 투자자와 정부 관계자는 생성된 모델을 가격 분석 및 의사 결정에 활용할 수 있습니다. 예측 결과는 이러한 모델이 제안하는 가격 트렌드에 대한 참조 데이터를 사용할 때 비교 가능한 상품 가격 지수를 생성하는 데 도움을 줄 수 있습니다.