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往期目录 > 2023年 第6期
基于贝叶斯正则化LSTM模型的人均GDP预测效果 ——以福建省为例
作者:黄培煜1 林 雪1、2 谢镇涛1 鲍玲鑫1、2
作者单位:1.福建农林大学计算机与信息学院;2.生态与资源统计福建省高校重点实验室
【摘  要】人均GDP作为最重要的宏观经济指标,在衡量地区经济发展状况方面发挥了重要作用。本文通过随机森林选取5个对人均GDP有显著影响的因子:固定资产投资完成额、社会消费品零售总额、进出口总额、财政收入、城镇居民可支配收入。利用2014-2020年福建省的宏观经济数据建立基于贝叶斯正则化的LSTM神经网络预测模型,并与四个同类神经网络模型进行比较发现,随机森林-贝叶斯正则化LSTM神经网络的预测精度和鲁棒性要优于同类预测模型,且该方法可用于农业、生物、地质、环境和气象等领域的多元时间序列数据研究。
【关键词】人均GDP预测;LSTM模型;随机森林;贝叶斯正则化

【中图分类号】 F224        【文献标识码】 A         【文章编号】1672-2949(2023)06-0140-05

基金项目:国家自然科学基金项目(项目编号:11501108);福建省自然科学基金项目(项目编号:2019J01400);福建农林大学科技创新专项基金项目(项目编号:CXZX2019122G)与教育教学改革项目(项目编号:69915001011);福建农林大学大学生创新创业训练计划项目(项目编号:X202210389168)
作者简介:黄培煜(2000-),男,汉族,福建泉州人,本科生,研究方向为数理统计学与机器学习;林雪(1997-),女,汉族,福建莆田人,研究生,研究方向为数理统计学与机器学习;谢镇涛(2001-),男,汉族,福建福州人,本科生,研究方向为机器学习; 鲍玲鑫(1982-),通讯作者,男,汉族,福建福州人,副教授,硕士生导师,研究方向为数理统计学与机器学习。
文章著录格式:黄培煜,林雪,谢镇涛,鲍玲鑫. 基于贝叶斯正则化LSTM模型的人均GDP预测效果——以福建省为例 [J]. 时代经贸,2023(6):140-144

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