[发明专利]一种多变量多值回归的数据集整合方法在审
| 申请号： | 201810438429.7 | 申请日： | 2018-05-09 |
| 公开（公告）号： | CN108665101A | 公开（公告）日： | 2018-10-16 |
| 发明（设计）人： | 宋艳枝;姚沛恩;杨云丽 | 申请（专利权）人： | 合肥黎曼信息科技有限公司 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06N3/02 |
| 代理公司： | 上海精晟知识产权代理有限公司 31253 | 代理人： | 冯子玲 |
| 地址： | 230000 安徽省合肥市高新区*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种多变量多值回归的数据集整合方法，涉及数据研究与预测领域。本发明包括以下步骤：S001获取目标经济指标和相关外围指标的历史数据；S002清洗数据并将对应解释变量和响应变量整合；S003搭建神经网络模型并调试网络结构及参数；S004多次训练模型，根据在验证集上的表现筛选多组模型并组合结果。本发明针对多维经济指标预测的问题，引入多个外围变量，基于神经网络算法，采用长短时记忆(LSTM)结构，并对随机选择验证集法进行改进，对多个筛选后的模型进行组合，使得算法在传统多元回归的基础上引入时间维度，从而将历史数据中的关系信息保留在模型中，改善预测结果，提高了经济指标预测精度和稳定性。 | ||
| 搜索关键词： | 经济指标预测 历史数据 多变量 数据集 验证集 整合 外围 神经网络模型 神经网络算法 筛选 变量整合 多元回归 关系信息 获取目标 经济指标 时间维度 数据研究 随机选择 网络结构 训练模型 预测结果 组合结果 引入 组模型 回归 多维 算法 清洗 调试 响应 预测 保留 改进 表现 | ||
【主权项】：
1.一种多变量多值回归的数据集整合方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S001获取目标经济指标和相关外围指标的历史数据；步骤S002清洗数据并将对应解释变量和响应变量整合；步骤S003搭建神经网络模型并调试网络结构及参数；步骤S004多次训练模型，根据在验证集上的表现筛选多组模型并组合结果。
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
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