深度学习法在收入预测问题中的应用

• 作者: 顾强
• 来源期刊: 软件导刊
• 学科: 工学
• 关键词: 收入预测 深度学习 神经网络 长短时记忆网络
• 年，卷（期）: 2020,（11）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 1-5
• 页数: 5页
• 分类号: TP301
• 语种: 中文
• DOI: 10.11907/rjdk.201687

摘要

为了提升电信行业收入预测问题准确率,建立基于循环神经网络和长短时记忆网络相结合的收入预测模型.首先对数据作预处理,然后建立卷积层进行核心预测算法优化,再通过训练寻找最优参数,并将其应用于电信运营商收入预测.实验结果表明,该模型可以预测出未来一个月或者几个月的收入增减变化趋势,预测准确率比传统方法提高20％,算法收敛性也提高约15％.该模型预测结果对于电信行业制定营销方案具有较好指导作用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	顾强		5	2	1.0	1.0