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摘要
本发明提供一种社会消费品零售总额季度累计增幅预测方法和系统,涉及数据处理技术领域。本发明通过基于特征选择算法选取关键预测指标,以关键预测指标训练社会消费品零售总额季度累计增幅组合预测模型,提高了模型预测的准确度和模型的训练速度。同时,采用改进的LSTM模型和加权移动平均法组合模型构成社会消费品零售总额季度累计增幅组合预测模型,对比单项模型与组合模型的预测结果,改进的LSTM和加权移动平均法组合模型有效提高了社会消费品零售总额季度累计增幅的预测准确度。本发明能够准确的预测社会消费品零售总额的变化趋势,有利于提高消费品零售价格的统计工作,为相关部门作出正确决策提供有力的依据。
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