Применение нейросетевой модели для прогнозирования цены на лом черных металлов

Abstract

In this article considers the problem of forecasting prices on the steel market, which is important factor not only for planning but also for market competitiveness. The solution in this work is achieved through simulation of artificial neural networks. The resulting model allows high accuracy to predict the price changes on the market of black metals. This study shows that neural networks is a suitable tool to predict the volatility of prices on sheet metal products.

В статье рассматривается проблема прогнозирования цен на рынке черной металлургии, что является важным фактором не только для планирования на предприятии, но и для обеспечения рыночной конкурентоспособности. Решение проблемы в данной работе достигается при помощи моделирования искусственных нейронных сетей. Полученная модель позволяет с высокой точностью прогнозировать изменение цен на рынке черных металлов. Данное исследование показывает, что нейронные сети представляют собой подходящий ин­струмент для прогнозирования волатильности цен на металлопрокатную продукцию.