基于LSTM神经网络的内蒙古自治区GDP预测

摘要：

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24 805.60亿元和25 131.69亿元,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.

关键词：GDP预测、LSTM神经网络模型、机器学习

所属期刊栏目：43

分类号：C8(统计学)

资助基金：内蒙古自治区直属高校基本科研业务费项目JY20220003

在线出版日期：2024-08-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：296-301