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题名基于数据处理的江西省数字经济规模预测研究
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作者
刘星星
张延飞
颜七笙
丁木华
陈萍
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机构
东华理工大学理学院
东华理工大学抚州师范学院
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出处
《应用数学进展》
2023年第6期2915-2923,共9页
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文摘
数字经济规模是衡量数字经济发展水平的量化指标。在参考和梳理数字经济规模影响因素基础上,收集整理江西省2011~2020年的指标数据,通过对样本缺失数据采用线性回归进行月份多重插补扩充,采用相关性分析及多重共线性分析实现冗余指标删除,通过主成分分析实现数据降维,同时构建基于数据处理的PCA-BPNN机器学习预测模型及对比模型,对江西省数字经济规模预测进行实证分析。实验结果表明:PCA-BPNN模型预测结果MAE、MAPE分别为240.0181、0.0233,预测精度相较于构建的对比模型均提高了30%以上,最高达73.8%,论证了基于数据处理的机器学习预测模型的有效性以及准确性。该方法为区域科学制定数字经济发展战略具有重要的理论与现实价值。
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关键词
相关性分析
主成分分析
BP神经网络
数字经济规模预测
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分类号
TP3
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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题名中国数字经济规模预测模型构建
被引量：6
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作者
李栋
王珊
任晓菲
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机构
西安邮电大学经济与管理学院
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出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2022年第10期5-9,共5页
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基金
陕西省社会科学基金资助项目(2019D051)
陕西省教育厅科研计划资助项目(20JT063)。
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文摘
数字经济规模是衡量数字经济发展状况的量化指标,通过准确预测可以帮助政府科学制定数字经济相关政策,正确规划数字经济发展战略。文章综合运用了Pearson相关分析、主成分分析、多元线性回归以及平衡优化器等多种方法,构建了中国数字经济规模预测模型,为了检验模型的准确性,实验对比了所提模型与自回归滑动平均模型、多元线性回归模型等6个常用模型的预测效果,结果显示,本文提出的模型在RMSE、R2以及MAPE上均表现最好。
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关键词
数字经济规模预测模型
Pearson相关分析
主成分分析
多元线性回归模型
平衡优化器
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Keywords
prediction model for digital economy scale
Pearson correlation analysis
principal component analysis
multiple linear regression model
equilibrium optimizer
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分类号
F201
[经济管理—国民经济]
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