基于大数据驱动的地方经济短期预测研究

• 作者: 吴睿辉 周湘贞
• 来源期刊: 辽宁科技大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 大数据 经济预测 深度置信网络 国内生产总值
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 所属期刊栏目: 控制科学与工程
• 页码范围: 304-308
• 页数: 5页
• 分类号: TP319|F224
• 语种: 中文
• DOI: 10.13988/j.ustl.2020.04.013

摘要

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MSE小.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴睿辉		8	4	1.0	1.0
2	周湘贞	中国社会科学院财经战略研究院	6	11	2.0	3.0