一种结合深度学习和集成学习的工业经济运行指标预测模型
基本信息
| 申请号 | CN202110468270.5 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN113128128A | 公开（公告）日 | 2021-07-16 |
| 申请公布号 | CN113128128A | 申请公布日 | 2021-07-16 |
| 分类号 | G06F30/27（2020.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I;G06Q10/04（2012.01）I;G06Q10/06（2012.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 方正平 | 申请（专利权）人 | 安徽智侒信信息技术有限公司 |
| 代理机构 | 重庆项乾光宇专利代理事务所（普通合伙） | 代理人 | 高姜 |
| 地址 | 230601安徽省合肥市经济技术开发区芙蓉路268号2#B厂房4楼 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种结合深度学习和集成学习的工业经济运行指标预测模型，具体包括以下建模步骤：步骤一、入模特征的准备；步骤二、建立子模型：步骤三、均值求取，本发明涉及人工智能技术领域。该结合深度学习和集成学习的工业经济运行指标预测模型，通过收集大量的数据样本，对模型进行有效的训练，且对相关数据指标进行变换和衍生，并确定出最终入模的特征，不需要进行更多特征增强的工作，有效地降低了工作量，并且在指标值出现较大波动时，保证近期预测结果的精准度，从而实现对未来趋势进行明确的判断和预测，为指标的准确预测提供基础，进而为工业经济实施调控提供数据及理论依据，使得工业经济保持持续稳步健康发展。 |
