近日，威斯人所有官方网站夏火松教授及其带领的研究团队在《Big Data》发表题为“Long- and Short-Term Memory Model of Cotton Price Index Volatility Risk Based on Explainable Artificial Intelligence”的高水平论文。文章DOI:https://doi.org/10.1089/big.2022.0287。威斯人所有官方网站为该论文的第一作者单位。

该论文研究发现：深度学习框架下的长短时记忆网络模型能够准确分析棉花价格指数波动趋势，但不能准确预测棉花实际价格；在分析棉花价格波动趋势时，同时输入交易数据加交互数据，能够降低模型预测结果的时间滞后性，对棉花价格波动趋势分析具有正向影响。本研究能够准确地反映棉花市场的波动趋势，为棉纺织利益相关者的决策提供决策支持，降低棉花价格频繁波动带来的风险。使用XAI技术对模型进行分析，增加了用户对模型的信任度。

该项工作得到了国家自然科学基金资助项目（72171184、71871172)）资助。

期刊简介：

《Big Data》是被SCIE检索的国际一流期刊，2022年影响因子4.6，JCR分区Q1。《Big Data》专注于新的大数据技术、政策和创新，主要发布与大数据挖掘技术和人工智能领域的相关研究成果和实践经验，旨在打造一种学术水平高、可读性强、具有全球影响力的学术期刊。该刊创刊于2013年，出版周期4 issues/year。