基于LSTM-XGBoost二维组合模型的GDP增速预测

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【摘要】

：

为了进一步提高国民经济GDP增速的预测精度,提出LSTM-XGBoost二维组合预测模型。针对GDP增速数据,建立Ridge回归预测模型、XGBoost预测模型和LSTM预测模型,然后使用误差倒数

【作者】

：

朱青周石鹏

【机构】

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上海理工大学管理学院

【出处】

：

软件导刊

【发表日期】

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2021年4期

【关键词】

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GDP增速 Ridge模型 XGBoost模型 LSTM网络组合模型 GDP growth Ridge model XGBoost model LS

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为了进一步提高国民经济GDP增速的预测精度,提出LSTM-XGBoost二维组合预测模型。针对GDP增速数据,建立Ridge回归预测模型、XGBoost预测模型和LSTM预测模型,然后使用误差倒数法将Ridge回归、XGBoost与LSTM模型两两组合建立二维模型进行GDP增速预测,并与传统时间序列预测模型对比。采用国家统计局1980-2018年宏观经济数据进行算例分析,结果表明所构建的LSTM-XGBoost二维组合预测模型的RMSE为2.133,明显低于3种单一预测模型、LSTM-Ridge组和XGB

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