《表1 各预测值对比：基于神经网络模型的钢铁价格预测》

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《基于神经网络模型的钢铁价格预测》

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首先，顺序模型仅适用于单个元素，因此需要自定义模型结构。分别定义获得训练集的能力和获得测试集的能力。训练集数量与测试集数量之比为20:1，并且每个都标准化了。接下来，我们定义神经网络变量，即输入和输出层的权重和偏差。最后，定义LSTM神经网络以确定输入和输出数据的维数。进行100、200、300、400和500次重复训练，执行预测并获得以下结果（见表1）。