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經濟新常態(tài)下保費收入預測是學術界和業(yè)界共冋關注的話題。考慮到保費收入時間序列數據具有強烈的季節(jié)性特點，文中構建基于長短期記憶（ Long Short-term Memory，LSTM）神經網絡的Ⅺ12-LSTM模型以預測保費收入，并與簡單sTM模型、 SARIMA模型和BP神經網絡進行對比。實驗結果表明，Ⅺ12LSTM模型對保費收入的預測最準確且穩(wěn)定度最妤。相比簡單LSTM模型，Ⅺ12-LSTM模型在準確度方面提升8%，在穩(wěn)定度方面提升8%，說明Ⅹ12LSTM模型是對簡單LSTM模型的有效改進，更適用于具有季節(jié)性特征的數據預測。
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