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地區(qū)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)預(yù)測(cè)方法與Python實(shí)踐
本書(shū)為經(jīng)濟(jì)類(lèi)專(zhuān)業(yè)圖書(shū)。本書(shū)選用1978—2022年甘肅省統(tǒng)計(jì)年鑒中的29項(xiàng)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)數(shù)據(jù),重點(diǎn)討論了時(shí)間序列、回歸分析和人工智能三大類(lèi)25個(gè)方法模型,并基于statsmodels和keras等庫(kù)進(jìn)行了建模和測(cè)試。同時(shí)通過(guò)方法模型對(duì)比研究,平臺(tái)采用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)(RNN)和長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)構(gòu)建了預(yù)測(cè)模型,實(shí)現(xiàn)甘肅省固定資產(chǎn)投資項(xiàng)目數(shù)量和投資額預(yù)測(cè)。本書(shū)較為全面地評(píng)估了不同預(yù)測(cè)方法對(duì)地區(qū)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)數(shù)據(jù)的適用性,為甘肅省投資監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)平臺(tái)項(xiàng)目的預(yù)測(cè)方法比選和模型構(gòu)建提供了基礎(chǔ),也為不同方法模型在經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展其他領(lǐng)域的應(yīng)用提供了借鑒。
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