基于LSTM神经网络的内蒙古自治区GDP预测

摘要

通过使用国家统计局公开发布的内蒙古自治区1992—2022年的年度GDP数据，基于长短时记忆神经网络（LSTM）分别构建了两步预测模型和三步预测模型进行对比，并在网络结构中添加了Dropout模块，避免出现过拟合的情况，同时提高模型的预测能力。根据预测值和真实值的结果，使用平均绝对误差（MAE）、均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）指标来评价两个模型的优劣。经实验结果表明：LSTM两步预测模型在测试集样本中R2值可达到0.93，证明该模型预测结果拟合更好，有很强的泛化能力，可用于内蒙古自治区GDP的短期预测；应用LSTM两步预测模型预测内蒙古自治区2023—2024年的GDP值分别为24 805.60亿元和25 131.69亿元，能够看出该地区未来GDP增长良好，可为政府部门定制宏观经济计划提供参考。

关键词

GDP预测 / LSTM神经网络模型 / 机器学习