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現(xiàn)代市場經(jīng)濟快速發(fā)展的同時也伴隨著較高的風險，通過對地區(qū)投資情況提前預(yù)測，能夠提前發(fā)現(xiàn)投資風險，為國家、企業(yè)的投資決策提供參考。針對宏觀經(jīng)濟預(yù)測中統(tǒng)計數(shù)據(jù)滯后和內(nèi)部關(guān)系復雜的問題，提出融合情感分析和深度學習的預(yù)測方法（SA-LSTM）。首先考慮微博的強時效性，確定了微博爬取和情感分析的方法，得到微博情感分析的分值，進而結(jié)合政府統(tǒng)計的結(jié)構(gòu)化經(jīng)濟指標和長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，實現(xiàn)地區(qū)投資總額預(yù)測。經(jīng)過實際數(shù)據(jù)計算驗證，在四個數(shù)據(jù)集上，與不加入微博情感分析的LSTM網(wǎng)絡(luò)相比，SA-LSTM能夠降低預(yù)測相對誤差4. 95，0.92，1.21 ，0. 66個百分點;與差分自回歸移動平均模型（ ARIMA）、線性回歸（LR）、反向傳播（BP）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、長短期記憶（LSTM）網(wǎng)絡(luò)四個方法中的最優(yōu)方法相比能夠降低相對誤差0.06，0.92 ，0.94，0. 66個百分點。另外，SA-LSTM在多個時間片上，預(yù)測相對誤差的方差最小，表明所提方法具有很好的魯棒性，對數(shù)據(jù)抖動有良好的適應(yīng)性。
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