基于双注意力机制LSTM的粮食价格预测与解释研究

作     者：刘宏宇 LIU Hong-yu

作者机构：黑龙江八一农垦大学经济管理学院黑龙江大庆163319 

出 版 物：《粮油食品科技》 (Science and Technology of Cereals,Oils and Foods)

年 卷 期：2025年第33卷第1期

页      面：272-279页

学科分类：120301[管理学-农业经济管理] 12[管理学] 1203[管理学-农林经济管理] 

基　　金：国家社会科学基金一般项目“主产区粮食收储产业链现代化发展的利益补偿机制研究”(21BJY062) 

主　　题：粮食价格 深度学习 注意力机制 预测 公众关注度 

摘      要：粮食价格波动复杂性增加,对政策制定、市场调控和粮农收益带来深远影响。传统预测方法难以有效捕捉复杂非线性特征,预测精度和适用性均受到限制。为解决这一实践问题,构建了基于双注意力机制的长短期记忆网络(LSTM)多元特征变量预测模型,引入特征注意力和时间注意力机制,从数据层面提升模型对关键变量的识别能力和预测精度。整合公众关注度指数作为新变量,基于可解释人工智能(XAI)框架中的TFT时序融合转换模型和SHAP模型,对影响粮食价格的主要因素及其传导路径进行详细解释。研究结果表明,双注意力机制显著优化了预测性能,公众关注度指数对短期价格波动有重要影响,国内期货价格和国际原油价格是影响粮食价格波动的主导因素。进一步分析提出,构建多部门协作的预测与预警体系,加强网络舆情动态监测与公众情绪管理,可有效应对粮食价格波动风险。