近年来,由于政策、供求、国际等因素,我国玉米现货期货价格剧烈波动,特别是在2016年,国家取消了临时收储制度,转而实行“价补分离”政策,导致玉米的价格大幅度下跌,相关经营者的避险投资需求日益强烈。本文从对玉米期货价格产生影响的各种因素出发,构建基于LSTM神经网络的预测模型,对玉米期货未来的价格进行预测,旨在为我国玉米经营生产企业规避风险提高收益,并为政府调控粮价提供一定参考。本文选取了2014年1月1日至2020年12月31日大商所玉米期货主力合约的交易日价格天级序列,分析其波动趋势和分布特征,并从期货基本交易数据、传统技术指标、宏观经济指标以及供需关系四个方面与玉米期货价格做了相关性分析,最终选取12个影响因子作为模型的输入特征。然后,以LSTM神经网络为基础构建预测模型,预测模型包含3个LSTM层,和1个Dense全连接层,通过网格搜索法进行调参,多次训练并输出不同参数设定下的损失值,最终确定参数的选择。将12个输入特征的数据归一化处理后,对输入的数据进行分析预测,进而得到玉米期货价格的预测结果。实证研究结果发现:（1）模型的预测精度为均方误差1174.85,克服了金融时间序列的非线性、非平稳、高噪声等特性,并且与传统的预测方法相比,预测的时间步长更长,达到了较好的预测效果。（2）本文构建的模型对玉米期货这一类发展中、不成熟的金融市场具有较好的预测效果,具有一定的参考、应用价值。本研究认为,我国目前的玉米期货市场处于弱式有效水平,需要慎重使用玉米期货价格预测方法,来对玉米期货价格实施宏观调控和技术分析,帮助玉米期货价格走势平稳,让玉米期货市场能够充分发挥其价格发现以及套期保值功能,满足交易者的避险投资需求。