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電子發燒友網>電子資料下載>人工智能>如何使用情感分析和深度學習實現宏觀經濟預測方法

如何使用情感分析和深度學習實現宏觀經濟預測方法

2018-11-16 | rar | 0.97 MB | 次下載 | 免費

資料介紹

  現代市場經濟快速發展的同時也伴隨著較高的風險,通過對地區投資情況提前預測,能夠提前發現投資風險,為國家、企業的投資決策提供參考。針對宏觀經濟預測中統計數據滯后和內部關系復雜的問題,提出融合情感分析和深度學習的預測方法(SA-LSTM)。首先考慮微博的強時效性,確定了微博爬取和情感分析的方法,得到微博情感分析的分值,進而結合政府統計的結構化經濟指標和長短期記憶神經網絡,實現地區投資總額預測。經過實際數據計算驗證,在四個數據集上,與不加入微博情感分析的LSTM網絡相比,SA-LSTM能夠降低預測相對誤差4. 95,0.92,1.21 ,0. 66個百分點;與差分自回歸移動平均模型( ARIMA)、線性回歸(LR)、反向傳播(BP)神經網絡、長短期記憶(LSTM)網絡四個方法中的最優方法相比能夠降低相對誤差0.06,0.92 ,0.94,0. 66個百分點。另外,SA-LSTM在多個時間片上,預測相對誤差的方差最小,表明所提方法具有很好的魯棒性,對數據抖動有良好的適應性。

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