长短期记忆神经网络预测中国智能照明市场规模

摘要：

由于我国智能照明市场规模数据序列呈非凸凹一致、非光滑分布的特点,传统循环神经网络预测效果差强人意,因此,采用性能更优的长短期记忆神经网络模型(LSTM)对其进行预测.结果显示:LSTM神经网络的平均预测误差仅为0.2760％,比BP神经网络的0.7841％减小了 64.8004％,比RNN神经网络的0.5611％减小了 50.8109％.运用LSTM神经网络对我国2022-2025年智能照明市场规模进行了预测.通过分析表明,这一预测结果有较高的可信度.

关键词：智能照明、市场规模、预测、LSTM

分类号：TU113.19(建筑基础科学)

资助基金：湖北省自然科学基金2020CFB232

在线出版日期：2023-09-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：16-20