【摘 要】
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为了进一步提高地方经济短期预测的性能,结合大数据支持,采用深度置信网络深度学习算法对地方经济进行短期预测研究。首先提取地方经济预测分析强相关指标,采用爬虫程序快速
【机 构】
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广州南洋理工职业学院,中国社会科学院财经战略研究院
【基金项目】
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国家重点研发计划(2017YFF0106407),国家自然科学基金青年基金(61702026),河南省2018年度科技攻关项目(182102110277),广东省教育厅重点领域专项课题(2019KZDZX2051)
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为了进一步提高地方经济短期预测的性能,结合大数据支持,采用深度置信网络深度学习算法对地方经济进行短期预测研究。首先提取地方经济预测分析强相关指标,采用爬虫程序快速有效地通过互联网获取指标数据,借助Python平台将指标自动进行表格输出,将输出数据进行归一化和向量化处理,以地方GDP为预测对象,通过DBN深度学习算法完成地方经济短期预测。在DBN训练过程中,进行权重参数的正反向交叉调节,获得最优参数后确定DBN结构。以重庆市为例进行实例仿真实验表明,基于大数据驱动和DBN深度学习的地方经济短期预测准确度高且
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