基于LSTM神经网络的创新创业发展预测与区域发展比较——以陕西与四川为对象

摘要：

为使预测所得的数据更好的为创新创业服务,提出LSTM神经网络主导下的预测模型,训练与创新创业发展相关的数据.对反应创新创业发展水平的指标进行预测,并与传统回归模型及BP神经网络模型进行对比后发现LSTM模型的显示效果更好.在此基础上,通过对比陕西省和四川省这两个西部重要省份的创新创业发展情况,能够得出两个省份有着相近的创新创业总体发展水平,但具体发展细节与侧重点上则各有不同.四川在创新创业的发展中拥有着更好更大的基础性投入,而陕西在创新创业的发展中拥有着更高更强的技术产出水平,可以看出陕西创新创业发展的效率要比四川强大,较高的效率弥补了人力物力在投入数量上的不足.

关键词：长短期记忆(LSTM);创新创业;预测与比较;陕西与四川

所属期刊栏目：41

分类号：C93-03(管理学)

资助基金：全国经济管理院校工业技术学研究会2021年度一般项目"我国创新创业发展指标体系构建与区域水平预测及比较研究";陕西省教育厅2020年度重点科学研究计划项目"基于"绿色矿山"下的陕西省煤炭企业资金管理评价研究";陕西省教育厅2020年度重点科学研究计划项目"基于创新驱动的陕西能源企业高质量发展的财税支持政策研究"

在线出版日期：2021-12-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：76-85