【摘 要】
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由于钢铁价格具有非线性和因子难以确定的特点,在数据挖掘预测分析时,传统的预测方法只能对钢铁价格进行小数据量的分析,这将导致预测精度低、速度慢、效率低下。随着大数据
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由于钢铁价格具有非线性和因子难以确定的特点,在数据挖掘预测分析时,传统的预测方法只能对钢铁价格进行小数据量的分析,这将导致预测精度低、速度慢、效率低下。随着大数据的深入研究,内存计算技术成为研究热点,用户对实时数据处理技术的需求越来越大。因此,在钢铁价格预测模型中,引入内存计算技术,提出基于内存计算的LM-BP神经网络预测算法,利用2002年到2010年的钢铁价格、产量、库存、GDP等数据建立预测模型。最后,仿真实验结果表明,基于内存计算的预测模型算法不仅速度快,而且精度高。
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