本发明提出一种与期货合约关联的电网物资采购价格预测方法，包括如下步骤：对电网物资价格进行趋势拟合；确定关联期货品种；使用长短期记忆网络LSTM构建分位数回归模型，并对该模型进行训练，获得期货合约价格估计值；根据期货合约价格估计值预测电网物资价格；本发明将金融产品对物资价格的影响机制由“逻辑传导”优化为“学习传导＂，通过智能算法自动识别相关物料与各类参数之间的联动关系，降低针对每一种物料均需要去定义其物理构成的工作量；借助于LSTM模型强大的特征提取和学习能力，实现了急剧波动区段可靠并且敏锐度水平更高的区间预测，显著降低了电网物资价格预测的不确定性。