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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 +2 位作者 赵贞 谢晓波 庞晶 《内蒙古工业大学学报(自然科学版)》 2024年第4期296-301,共6页
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。... 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。 展开更多
关键词 GDP预测 LSTM神经网络模型 机器学习
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