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题名基于LSTM神经网络的内蒙古自治区GDP预测
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作者
武阳
罗季康
赵贞
谢晓波
庞晶
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机构
内蒙古工业大学理学院
内蒙古工业大学内蒙古自治区生命数据统计分析理论与神经网络建模重点实验室
宁波大学数学与统计学院
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出处
《内蒙古工业大学学报(自然科学版)》
2024年第4期296-301,共6页
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基金
内蒙古自治区直属高校基本科研业务费项目(JY20220003)。
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文摘
通过使用国家统计局公开发布的内蒙古自治区1992—2022年的年度GDP数据,基于长短时记忆神经网络(LSTM)分别构建了两步预测模型和三步预测模型进行对比,并在网络结构中添加了Dropout模块,避免出现过拟合的情况,同时提高模型的预测能力。根据预测值和真实值的结果,使用平均绝对误差(MAE)、均方误差(MSE)、均方根误差(RMSE)指标来评价两个模型的优劣。经实验结果表明:LSTM两步预测模型在测试集样本中R2值可达到0.93,证明该模型预测结果拟合更好,有很强的泛化能力,可用于内蒙古自治区GDP的短期预测;应用LSTM两步预测模型预测内蒙古自治区2023—2024年的GDP值分别为24805.60亿元和25131.69亿元,能够看出该地区未来GDP增长良好,可为政府部门定制宏观经济计划提供参考。
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关键词
GDP预测
LSTM神经网络模型
机器学习
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Keywords
GDP forecast
LSTM neural network model
machine learning
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分类号
C8
[社会学—统计学]
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