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应用XGBoost模型预测国内生产总值
1
作者
陈欣
林志宝
+1 位作者
陈华敬
叶顺滟
《福建电脑》
2023年第1期35-38,共4页
研究后疫情时期我国经济的发展趋势,有利于对未来的经济发展措施提供一定的数据支持。本文应用XGBoost模型来预测国内生产总值。选取反映经济效益、工业、贸易和市场的44项指标,采用XGBoost算法和时间序列模型构建模型。通过对2021年6月...
研究后疫情时期我国经济的发展趋势,有利于对未来的经济发展措施提供一定的数据支持。本文应用XGBoost模型来预测国内生产总值。选取反映经济效益、工业、贸易和市场的44项指标,采用XGBoost算法和时间序列模型构建模型。通过对2021年6月到2022年5月的国内生产总值进行预测,显示本文构建的模型具有较好的短期预测效果。
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关键词
机器学习算法
国内生产总值
预测模型
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职称材料
题名
应用XGBoost模型预测国内生产总值
1
作者
陈欣
林志宝
陈华敬
叶顺滟
机构
闽江学院数学与数据科学学院(软件学院)
出处
《福建电脑》
2023年第1期35-38,共4页
基金
2021年闽江学院“校长基金”项目(No.103952021106)资助。
文摘
研究后疫情时期我国经济的发展趋势,有利于对未来的经济发展措施提供一定的数据支持。本文应用XGBoost模型来预测国内生产总值。选取反映经济效益、工业、贸易和市场的44项指标,采用XGBoost算法和时间序列模型构建模型。通过对2021年6月到2022年5月的国内生产总值进行预测,显示本文构建的模型具有较好的短期预测效果。
关键词
机器学习算法
国内生产总值
预测模型
Keywords
Extreme Gradient Boosting
Gross Domestic Product
Prediction Model
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
应用XGBoost模型预测国内生产总值
陈欣
林志宝
陈华敬
叶顺滟
《福建电脑》
2023
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