公开(公告)号：CN117195954A

公开(公告)日：2023-12-08

申请号：CN202310983185.1

申请日：2023-08-04

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 谯馨悦 ,  张伟 ,  周雯 ,  苏枭雄 ,  唐逸航

IPC: G06N3/0442 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/084 ,  G06N3/096 ,  G06F18/15 ,  G06F18/25 ,  G06Q30/0201

Abstract: 本发明涉及大数据预测技术领域，特别涉及一种基于迁移学习和神经网络的宏观经济预测方法及系统，所述方法包括获取一个对象的历史经济数据，并对历史经济数据进行预处理，从与处理后的经济数据中提取经济数据的特征；构建BP神经网络，基于迁移学习对BP神经网络进行初始化，并对用户的历史数据进行扩充和优化；构建LSTM宏观预测模型，将扩充和优化后的数据输入该模型得到宏观预测结果；对宏观预测结果进行条件归一化操作，得到最终的宏观预测结果；本发明在涵盖更多宏观经济影响因素的同时保证了宏观经济预测的准确性，并且通过归一化处理和高低维向量的融合得到宏观经济预测结果，是的结果的准确率更高，更具有稳定性和鲁棒性。