• 主题
高级搜索  >
历史搜索 清空历史
首页> 中文期刊> 《计算机应用》 >融合微博情感分析和深度学习的宏观经济预测方法

融合微博情感分析和深度学习的宏观经济预测方法

         
页面导航
  • 摘要
  • 著录项
  • 相似文献
  • 相关主题

摘要

现代市场经济快速发展的同时也伴随着较高的风险,通过对地区投资情况提前预测,能够提前发现投资风险,为国家、企业的投资决策提供参考.针对宏观经济预测中统计数据滞后和内部关系复杂的问题,提出融合情感分析和深度学习的预测方法(SA-LSTM).首先考虑微博的强时效性,确定了微博爬取和情感分析的方法,得到微博情感分析的分值,进而结合政府统计的结构化经济指标和长短期记忆神经网络,实现地区投资总额预测.经过实际数据计算验证,在四个数据集上,与不加入微博情感分析的LSTM网络相比,SA-LSTM能够降低预测相对误差4.95,0.92,1.21,0.66个百分点;与差分自回归移动平均模型(ARIMA)、线性回归(LR)、反向传播(BP)神经网络、长短期记忆(LSTM)网络四个方法中的最优方法相比能够降低相对误差0.06,0.92,0.94,0.66个百分点.另外,SA-LSTM在多个时间片上,预测相对误差的方差最小,表明所提方法具有很好的鲁棒性,对数据抖动有良好的适应性.

著录项

相似文献

  • 中文文献
  • 外文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱：kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备：11010802029741号 ICP备案号：京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有

  • 客服微信

  • 服务号