能源行情预测中系统神经科学的模型应用？

系统神经科学模型模拟市场动态，如神经回路响应刺激。在化工能源行情中，它整合供需、地缘因素预测价格波动。

模型训练使用时间序列数据，捕捉季节性和突发事件影响。输出包括置信区间，支持交易决策。

应用显示，预测误差低于5%，优于传统统计方法。化工企业据此调整库存策略。

模型的可解释性增强，通过可视化神经激活路径揭示驱动因素。

该应用助力行情分析的专业化。