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基于GM(1,1),ARIMA与LSTM模型的移动支付额预测研究: 收藏
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引用; 《生产力研究》2021年第4期 152-155页; 作者：屈波怡詹冰清刘博伟上海理工大学管理学院上海200093 上海理工大学出版印刷与艺术设计学院上海200093; 随着互联网金融时代快速发展,移动支付成为了最常见的支付方式。文章选取2013—2020年中国移动支付额季度数据作为样本数据,分别使用GM(1,1)模型、ARIMA模型与LSTM模型对中国移动支付额进行拟合,并根据拟合结果选择最优预测模型进行预...; 随着互联网金融时代快速发展,移动支付成为了最常见的支付方式。文章选取2013—2020年中国移动支付额季度数据作为样本数据,分别使用GM(1,1)模型、ARIMA模型与LSTM模型对中国移动支付额进行拟合,并根据拟合结果选择最优预测模型进行预测。研究表明:LSTM模型预测精度更高,能够更好地预测中国移动支付额。研究结论科学、可靠,有望为中国互联网金融发展、政府及企事业单位经营管理与决策提供政策建议。; 来源：详细信息评论

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