聚乙烯（Polyethylene，PE）是大宗商品中化工产品的重要组成部分，准确预测其价格具有重要意义。使用基于主成分分析的长短期记忆神经网络（PCA-LSTM）模型，实现聚乙烯价格的预测。首先通过Pearson相关性分析对聚乙烯价格影响因素进行研究和选择，其次利用主成分分析对其降维构建影响因素体系，最后建立LSTM神经网络模型进行预测。与SVM、XGBoost模型预测结果做对比，结果表明，该模型对聚乙烯价格的预测效果更好。