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基于双长短期记忆网络组合的网络货运平台成交定价预测模型
基于双长短期记忆网络组合的网络货运平台成交定价预测模型
摘要：
随着互联网和电子商务的快速发展，网络货运平台成为了现代物流供应链中不可或缺的一环。然而，如何准确预测货运成交定价一直是网络货运平台面临的挑战。本研究基于深度学习中的双长短期记忆网络（LSTM）组合，提出了一种新的成交定价预测模型。通过合理构建模型结构和优化算法，我们对网络货运平台的成交定价进行了准确预测的实验分析，结果表明该模型能够有效提高成交定价的精度和准确性。
关键词：网络货运平台；双LSTM网络；成交定价；深度学习
第一节绪论
网络货运平台作为现代物流供应链中的重要环节，其功能从传统的承运人信息发布、订单管理，逐渐发展为智能匹配、定价、支付、评价等一站式服务。其中，成交定价是关键环节之一，直接影响平台的盈利能力和用户体验。然而，由于运输过程中的复杂性和不确定性，传统的成交定价方法无法达到足够的准确性。因此，开发一种对网络货运平台成交定价进行准确预测的模型是非常有意义的。
第二节相关工作
目前，已经有一些研究使用机器学习算法来预测网络货运平台的成交定价。例如，基于支持向量回归的方法和随机森林回归方法在成交定价预测中取得了一定的成果。然而，这些方法往往忽略了数据序列中的时序关系，导致预测结果的准确度不高。为了克服这个问题，本研究采用了双LSTM网络来提高预测准确性。
第三节方法
3.1数据预处理
首先，我们需要对网络货运平台的数据进行预处理，包括数据清洗、特征提取等工作。我们将货运平台的交易数据按时间序列进行排序，并提取出与成交定价相关的特征，如货物种类、运输距离、货运方式等。
3.2双LSTM网络结构
在深度学习领域中，LSTM是一种特殊的循环神经网络，具有较强的记忆能力和长期依赖性。本研究中，我们使用双LSTM网络来更好地捕捉数据序列中的时序关系。具体地，我们将输入数据序列输入到第一个LSTM层，并将其输出连接到第二个LSTM层。最后，我们使用一个全连接层来输出成交定价的预测结果。
3.3模型优化算法
为了提高预测模型的性能，我们采用了逆序均方误差（InverseMeanSquareError,IMSE）作为损失函数，并使用随机梯度下降（StochasticGradientDescent,SGD）算法进行优化。
第四节实验分析
为了验证提出的模型的准确性和效果，我们基于真实的网络货运平台数据进行了实验。实验结果表明，使用双LSTM网络的成交定价预测模型相比传统方法具有更高的准确性和精度。
第五节结论与展望
本研究提出了一种基于双LSTM网络组合的网络货运平台成交定价预测模型。实验结果表明，该模型能够有效提高成交定价的准确性和精度。未来的研究方向包括进一步优化模型算法、扩充数据集，以及探索其他深度学习算法在货运定价预测中的应用。
参考文献：
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