隨著全球能源結構的轉型，核能作為一種低碳、高效的能源形式，其重要性日益凸顯。天然鈾作為核能產業的關鍵原料，其價格波動對核能企業的經濟效益、運營策略以及全球能源安全和可持續發展都有著深遠的影響。近年來，國際天然鈾市場呈現出日益複雜的態勢，準確預測其價格變化對於保障核能產業的穩定發展、優化資源配置具有重要意義。本文通過構建一種基於TF-CNN-BiLSTM模型的預測系統，旨在更準確地捕捉天然鈾價格的趨勢，為核能企業和金融市場提供新的思路和工具。

  一、天然鈾價格預測的重要性與挑戰

  《2025-2030年中國天然鈾市場專題研究及市場前景預測評估報告》天然鈾價格的波動受到多種因素的影響，包括市場供需關係、地緣政治事件以及經濟政策等。這些因素的複雜性使得傳統經濟學模型和統計分析方法在預測天然鈾價格時存在較大的不確定性。近年來，深度學習模型在金融市場預測領域表現出色，尤其在時間序列預測任務中表現突出。然而，單一的深度學習模型在處理長距離依賴關係和高維數據時仍存在局限性。因此，開發一種能夠綜合考慮多種因素的先進預測模型顯得尤為重要。

  二、天然鈾價格預測模型的構建與優化

  (一)數據來源與處理

  天然鈾市場分析提到本研究採用的天然鈾價格數據來源於權威數據平台，涵蓋了從1968年8月至2024年11月的676條月度價格數據，單位為美元/磅。數據預處理階段包括數據清洗、數據劃分、數據歸一化以及時間窗口生成。數據清洗過程中剔除了異常值和缺失值，確保數據的完整性和準確性。數據劃分按照時間順序將數據集分為訓練集(80%)和測試集(20%)。數據歸一化採用Min-Max歸一化方法，將數據映射到[0,1]區間，以提高模型訓練效率。時間窗口生成通過自定義的WindowGenerator類實現，輸入窗口寬度為3個月，標籤窗口寬度為1個月，預測步長為1個月。

  (二)模型構建

  本研究提出的TF-CNN-BiLSTM模型是一種混合深度學習模型，結合了Transformer的自注意力機制、CNN的局部特徵提取能力以及BiLSTM的時序信息處理優勢。模型結構分為四個階段：全局依賴建模(Transformer編碼器)、局部特徵提取(CNN層)、雙向時序整合(BiLSTM層)以及預測輸出(全連接層)。

  全局依賴建模：Transformer編碼器通過多頭自注意力機制捕捉天然鈾價格序列中的長距離依賴關係。多頭自注意力機制能夠同時從多個子空間中提取特徵，更全面地理解價格變化的複雜規律。

  局部特徵提取：CNN層通過卷積操作提取天然鈾價格序列中的局部波動模式，如月度價格突變或短期供需波動。卷積核在時間維度上的滑動能夠捕捉到價格序列中的局部模式，為後續的時序建模提供基礎特徵。

  雙向時序整合：BiLSTM層通過正向和反向序列信息的結合，增強了對天然鈾價格序列中時序依賴關係的捕捉能力。正向LSTM從過去到當前時間步逐層傳遞信息，捕捉價格趨勢的累積效應;反向LSTM則逆向解析序列，識別後續事件對當前價格的隱含影響。

  預測輸出：BiLSTM層的輸出通過全連接層映射至預測空間，生成未來單月的天然鈾價格預測值。模型採用殘差連接與層歸一化策略優化梯度傳播路徑，平衡模型複雜度與泛化能力。

  (三)訓練與優化

  模型使用TensorFlow實現，採用均方誤差(MSE)損失函數和Adam優化器進行訓練。訓練過程中使用學習率減少回調和早停方法，初始學習率設置為0.001，訓練輪次為2000。當模型的驗證損失在連續6輪訓練中沒有顯著下降時，學習率會按比例(factor=0.5)減少，最小學習率被限制為1×10^-8。早停機制在損失函數值連續8個訓練周期未能改善時停止訓練，以防止過擬合。

  三、天然鈾價格預測模型的性能評估

  (一)訓練結果與分析

  TF-CNN-BiLSTM模型在訓練集和測試集上的預測值與真實值對比顯示，模型能夠較為準確地擬合預測值與真實值，二者展現出較強的同步性。在訓練集上，模型的均方根誤差(RMSE)為0.0276，平均絕對誤差(MAE)為0.0138，決定係數(R²)為0.8973。在測試集上，模型的RMSE為0.0443，MAE為0.0247，R²為0.8020。儘管測試集的誤差較訓練集有所增加，但R²仍然較高，說明模型能夠較好地預測未來的價格走勢。

  (二)實驗結果對比與分析

  為了評估TF-CNN-BiLSTM模型的有效性，本研究設計了對比實驗，對比了不同模型在測試集上的表現。單獨使用Transformer模型時，RMSE為0.0508，MAE為0.0317，R²為0.7039。TF-CNN模型的RMSE為0.0473，MAE為0.0254，R²為0.7746。TF-CNN-BiLSTM模型的RMSE為0.0443，MAE為0.0247，R²為0.8020。結果表明，TF-CNN-BiLSTM模型在綜合考慮時序特徵、局部特徵及長期依賴關係的基礎上，顯著提高了預測性能。

  四、天然鈾價格預測模型的未來展望

  TF-CNN-BiLSTM模型為國際天然鈾市場的價格預測提供了新的參考工具，其優異的表現得益於Transformer的自注意力機制、CNN在局部特徵提取的優勢以及BiLSTM在時序數據建模方面的強大能力。然而，模型在應對極端波動或突發事件時仍存在一定的預測偏差。未來的研究可以從優化模型結構、引入更多特徵變量以及使用更長時間跨度的數據等方面進行改進，以進一步提升模型的預測能力和適應性。

  綜上所述，TF-CNN-BiLSTM模型在國際天然鈾價格預測中展現了良好的性能，為核能企業和金融市場提供了一種有效的預測工具。通過不斷優化和改進，該模型有望在未來的天然鈾市場預測中發揮更大的作用，為全球能源安全和可持續發展貢獻力量。