[发明专利]区域工业经济增速的预测方法、系统和存储介质

权利要求书

1.一种区域工业经济增速的预测方法，其特征在于，所述预测方法由计算机执行，包括以下步骤：

获取工业经济数据，形成历史数据；

基于所述历史数据确定工业经济的预测指标；

对所述预测指标进行异常值处理；对处理后的预测指标进行归一化处理，获得标准化指标；

基于所述标准化指标构建长短期记忆网络模型，所述长短期记忆网络模型用于预测区域工业经济的增速，所述长短期记忆网络模型包括：1个输入层、4个隐藏层和1个输出层；其中：隐藏层的网络结构为：LSTM层-Dropout层-Dense层-Dense层；

对所述长短期记忆网络模型进行批量数据处理；

对所述长短期记忆网络模型进行自适应优化。

2.如权利要求1所述的预测方法，其特征在于，所述工业经济的预测指标包括：月度预测指标和季度预测指标。

3.如权利要求2所述的预测方法，其特征在于，所述月度预测指标包括：居民消费价格指数、生产者价格指数、采购经理指数、亏损单位数本月同比增长率、应收账款本月同比增长率、产成品存货本月同比增长率、主营业务收入本月同比增长率、利润总额本月同比增长率、亏损企业亏损额本月同比增长率、利税总额本月同比增长率、工业增加值本月同比增长率、工业用电量本月同比增长率、经济效益综合指数、总资产贡献率、资本保值增值率、资产负债率、流动资产周转次数、成本费用利润率、全员劳动生产率、工业产品产销率本月同比增长率、工业固定资产投资完成额本月同比增长率、全国工业增加值本月同比增长率、全国采购经理指数、企业景气指数、企业家信心指数、省工业生产者购进价格指数和月份。

4.如权利要求2所述的预测方法，其特征在于，所述季度预测指标包括：居民消费价格指数、生产者价格指数、采购经理指数、亏损单位数本季度同比增长率、应收账款同比增长率、产成品存货同比增长率、主营业务收入同比增长率、利润总额同比增长率、亏损企业亏损额同比增长率、利税总额同比增长率、工业增加值本季度同比增长率、工业用电量本季度同比增长率、经济效益综合指数、总资产贡献率、资本保值增值率、资产负债率、流动资产周转次数、成本费用利润率、全员劳动生产率、工业产品产销率本季度同比增长率、全国工业GDP同比增长率、劳动生产价值和季度。

5.如权利要求1所述的预测方法，其特征在于，所述归一化处理的方法包括区间缩放法，计算公式为：

y＝(x-Min)/(Max-Min)

其中：

y表示指标归一化处理后的数值；

x表示指标归一化处理前的数值；

Min表示指标的最小值；

Max表示指标的最大值。

6.如权利要求1所述的调度方法，其特征在于，所述自适应优化包括：

m_t＝β₁m_t-1+(1-β₁)g_t

其中：

θ_t是t的权重；

m_t和是第一时刻的偏差和偏差校正估计值；

v_t和是第二时刻的偏差和偏差校正估计值；

β₁和β₂是相应的衰减率，且具有相同的权值衰减项；

η是学习率。

7.如权利要求1所述的调度方法，其特征在于，所述长短期记忆网络模型还包括评价指标，所述评价指标包括：均方根误差和平均绝对百分误差。