【摘 要】
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针对季度GDP数据，文章基于深度学习长短期记忆（LSTM）神经网络模型，结合小波分析技术（WA）分解所选取的宏观经济变量，构建了LSTM＆WA预测模型，同时，引入多个基准模型进行对比分析。研究表明：对于季度GDP数据，深度学习模型结合小波分析预测结果更优；针对结构复杂的非线性多变量数据，LSTM＆WA预测模型具有较好的泛化能力，其预测精度均优于其他基准模型。
【基金项目】
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贵州省省级科技计划项目（黔科合基础-ZK[2022]一般076）； 贵州大学人文社会科学一般课题（GDYB2022018;GDYB2022048）;贵州大学经济学院研究生创新基金（CJ202071）；
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针对季度GDP数据，文章基于深度学习长短期记忆（LSTM）神经网络模型，结合小波分析技术（WA）分解所选取的宏观经济变量，构建了LSTM＆WA预测模型，同时，引入多个基准模型进行对比分析。研究表明：对于季度GDP数据，深度学习模型结合小波分析预测结果更优；针对结构复杂的非线性多变量数据，LSTM＆WA预测模型具有较好的泛化能力，其预测精度均优于其他基准模型。
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