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基于PaddlePaddle的LSTM神经网络实现中国人口预测
- 2022-12-07 11:11
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本项目属于机器学习范畴，根据指定数据集（中国人口数据集等）使用Paddle框架搭建LSTM神经网络，包括数据预处理、模型构建、模型训练、模型预测、预测结果可视化等。
我们将根据中国人口数据集中的多个特征（features），例如：出生人口(万)、中国人均GPA(美元计)、中国性别比例(按照女生=100)、自然增长率(%)等8个特征字段，预测中国未来总人口(万人)这1个标签字段。属于多输入，单输出LSTM神经网路预测范畴。
LSTM算法是一种重要的目前使用最多的时间序列算法，是一种特殊的RNN（Recurrent Neural Network，循环神经网络），能够学习长期的依赖关系。循环神经网络的设计初衷之一就是能够捕获长距离输入之间的依赖。而LSTM在RNN基础上引入一个新的内部状态：记忆细胞（memory cell），和三个控制信息传递的逻辑门：输入门（input gate）、遗忘门（forget gate）、输出门（output gate）。
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