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基于深度网络CNN-LSTM模型的中国消费者信心指数预测
引言：
消费者信心指数是反映社会经济发展的重要指标之一，对于了解消费者的消费、投资和储蓄等行为有着十分重要的意义。然而，由于市场竞争的激烈和经济环境的复杂，消费者信心指数的预测一直是一个亟待解决的问题。为了更好的了解中国消费者的信心指数，本文采用了一种基于深度神经网络CNN-LSTM的预测模型，通过多种实验方法来检验模型的表现。
一、研究方法和数据准备
1.1研究方法
本文采用了基于深度神经网络CNN-LSTM的预测模型，该模型包含了卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）两部分。其中，卷积神经网络利用了CNN的空间信息以及平移不变性，提取了数据的高阶特征，并将其输入LSTM网络中以进行时序预测。该模型能够有效利用数据中的时空信息，提高预测效果。
1.2数据准备
本文选取了2017年1月至2021年6月的中国消费者信心指数数据作为研究对象，数据来源于国家统计局。将原始数据进行了预处理，包括了缺失值的填充、标准化以及平滑处理等。随后，将数据划分为训练集、验证集和测试集三部分，分别占比为70%、20%和10%。
二、模型构建和实验分析
2.1模型构建
基于CNN-LSTM模型的预测模型包含了卷积神经网络和长短期记忆网络两部分。其中，卷积神经网络利用了CNN的空间信息以及平移不变性，提取了数据的高阶特征，并将其输入LSTM网络中以进行时序预测。该模型使用了反向传播算法进行优化，并选取了均方误差（MSE）作为模型的损失函数。
2.2实验分析
本文对模型进行了多种实验方法的验证，主要包括以下内容：
（1）比较不同时间窗口下模型的预测效果；
（2）考虑到神经网络具有很强的拟合能力，在实际应用中可能会发生过拟合的情况，因此，本文设置了不同的dropout率，验证模型的鲁棒性；
（3）对比不同的损失函数以及优化器对模型表现的影响。
对于第一个实验，本文比较了不同时间窗口下模型的预测效果，实验结果表明，在时间窗口为1和2的情况下，模型的预测效果较为稳定。
对于第二个实验，本文考虑了神经网络模型的鲁棒性，通过在不同的dropout率下进行了实验，实验结果表明，当dropout率为0.5时，模型的表现较为出色。
对于第三个实验，本文研究了不同的损失函数和优化器对模型表现的影响，实验结果表明，在使用meansquarederror（MSE）作为损失函数和Adam作为优化器的情况下，模型的表现最佳。
三、结果分析和结论
3.1结果分析
本文采用了基于深度神经网络CNN-LSTM的预测模型，通过多种实验方法进行了模型验证。实验结果表明，模型能够高效地利用数据中的时空信息，提高预测效果，同时具有一定的鲁棒性。
3.2结论
本文选取了2017年1月至2021年6月的中国消费者信心指数数据作为研究对象，通过基于深度神经网络CNN-LSTM的预测模型进行预测，并对模型的表现进行了多种实验方法的验证。实验结果表明，该模型能够高效地利用数据中的时空信息，提高预测效果，同时具有一定的鲁棒性。因此，基于深度神经网络CNN-LSTM的预测模型在预测中国消费者信心指数方面具有一定的应用价值。