长短期记忆神经网络预测中国智能照明市场规模

由于我国智能照明市场规模数据序列呈非凸凹一致、非光滑分布的特点，传统循环神经网络预测效果差强人意，因此，采用性能更优的长短期记忆神经网络模型(LSTM)对其进行预测。结果显示：LSTM神经网络的平均预测误差仅为0.2760%,比BP神经网络的0.7841%减小了64.8004%,比RNN神经网络的0.5611%减小了50.8109%。运用LSTM神经网络对我国2022-2025年智能照明市场规模进行了预测。通过分析表明，这一预测结果有较高的可信度。