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基于X12-LSTM模型的保费收入预测研究综述

消耗积分:0 | 格式:rar | 大小:2.98 MB | 2021-06-17

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　　经济新常态下保费收入预测是学术界和业界共冋关注的话题。考虑到保费收入时间序列数据具有强烈的季节性特点，文中构建基于长短期记忆（ Long Short-term Memory，LSTM）神经网络的Ⅺ12-LSTM模型以预测保费收入，并与简单sTM模型、 SARIMA模型和BP神经网络进行对比。实验结果表明，Ⅺ12LSTM模型对保费收入的预测最准确且稳定度最妤。相比简单LSTM模型，Ⅺ12-LSTM模型在准确度方面提升8%，在稳定度方面提升8%，说明Ⅹ12LSTM模型是对简单LSTM模型的有效改进，更适用于具有季节性特征的数据预测。

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