基于梯度回归树的化工品价格预测

提出一种基于GBDT(梯度回归决策树)的化工品价格预测方法。通过宏观分析、微观分析和上下游产业链分析,确定相关影响因素,构造特征向量。根据深入业务分析,对影响因素特征进行扩充,提高模型的VC维。模型的性能指标分析表明,该算法的预测精度具有较高的预测精度,能够帮助企业实现动态成本控制;合理安排生产计划和库存配置。