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利用跨域开放数据融合预测大宗商品价格趋势( Forecasting Price Trend of Bulk Commodities Leveraging Cross-domain Open Data Fusion )
B Zhou S Zhao L Chen S Li Z Wu G Pan Price trend cross-domain data data fusion multi-class prediction bulk commodity
大宗商品价格走势预测在国际贸易中具有重要意义，不仅对市场参与者制定产销计划，而且对政府管理者调整政策也具有重要意义。以往的研究不能支持精确的细粒度短期预测，因为它们主要关注使用历史数据的粗粒度长期预测。最近，跨领域开放数据提供了进行细粒度价格预测的可能性，因为它们可以被用来提取价格的各种直接和间接因素。在本文中，我们通过利用跨域开放数据融合来预测未来几天的价格趋势。更具体地说，我们将价格走势分为三个等级（上升、微变和下跌），然后我们预测未来一天的价格走势所在的具体等级。我们考虑了三个因素：（1）考虑提供大宗商品的货源的供给因素；（2）考虑反映短期需求的船舶运输的需求因素；（3）考虑潜在影响的间接特征（如空气质量）的期望因素。提出了一种用于价格趋势预测的混合分类框架。在九个真实世界的跨领域开放数据集上进行的评估表明，我们的框架能够准确地预测价格趋势，优于多个最先进的基线。
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