【摘 要】
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为使预测所得的数据更好的为创新创业服务,提出LSTM神经网络主导下的预测模型,训练与创新创业发展相关的数据.对反应创新创业发展水平的指标进行预测,并与传统回归模型及BP神经网络模型进行对比后发现LSTM模型的显示效果更好.在此基础上,通过对比陕西省和四川省这两个西部重要省份的创新创业发展情况,能够得出两个省份有着相近的创新创业总体发展水平,但具体发展细节与侧重点上则各有不同.四川在创新创业的发展中拥有着更好更大的基础性投入,而陕西在创新创业的发展中拥有着更高更强的技术产出水平,可以看出陕西创新创业发展的效
【机 构】
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西安财经大学商学院,陕西西安 710100
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为使预测所得的数据更好的为创新创业服务,提出LSTM神经网络主导下的预测模型,训练与创新创业发展相关的数据.对反应创新创业发展水平的指标进行预测,并与传统回归模型及BP神经网络模型进行对比后发现LSTM模型的显示效果更好.在此基础上,通过对比陕西省和四川省这两个西部重要省份的创新创业发展情况,能够得出两个省份有着相近的创新创业总体发展水平,但具体发展细节与侧重点上则各有不同.四川在创新创业的发展中拥有着更好更大的基础性投入,而陕西在创新创业的发展中拥有着更高更强的技术产出水平,可以看出陕西创新创业发展的效率要比四川强大,较高的效率弥补了人力物力在投入数量上的不足.
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