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Feb 26, 2021
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Jun 22, 2021
Published
Jun 22, 2021
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Abstract

Currently, the agricultural sector faces the challenge of growing, in a competitive way, to meet domestic demand and maintain the space conquered in the foreign market. Producers, in the competitive soybean market, need price forecasting tools. Price forecasts incorporate crucial information at the time of marketing the harvest. In this context, this work aims to apply models, based on artificial neural networks, to forecast the price of soybeans in the state of Paraná.  The database, made available by the Center for Advanced Studies in Applied Economics (CEPEA), presents a series of monthly prices between january/2000 and april/2020. Prediction models, based on LSTM and BLSTM Neural Network, were implemented in Python. The results obtained, for a short term horizon, show that the two forecast models provide reliable estimates for the price of soya sack.

Keywords

LSTM BLSTM price forecast

Article Details

License

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Author Biographies

José Airton Azevedo, Universidade Tecnológica Federal do Paraná

Coordenação de Engenharia de Produção

Jandrei Sartori Spancerski, Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR)

PPTGCA: Programa de Pós-Graduação em Tecnologias Computacionais para o Agronegócio

How to Cite
dos Santos, J. A. A., & Sartori Spancerski, J. (2021). Neural networks applied in the forecast of soybean price in Paraná state. nline erspectives: xact ∓ ngineering, 11(32), 19–32. https://doi.org/10.25242/885X113220212282
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