基于LSTM神经网络的月活预测方法、存储介质和计算机设备
摘要:
本申请涉及一种基于LSTM神经网络的月活预测方法、存储介质和计算机设备,其中该方法包括:接收从第i天到第t天中各天的累计活跃设备数,得到第一序列;对第一序列做差分运算得到第二序列,其中第二序列为从第i+1天到第t天的每日新增活跃设备数;使用LSTM神经网络,根据第二序列确定第t+1天至月末的每日新增活跃设备数;根据第t+1天至月末的每日新增活跃设备数和从第i天到第t天中各天的累计活跃设备数,确定月活跃设备数。通过本申请,实现了对当月月活跃设备数进行预测,并可不依赖于自身历史月活跃设备数,亦不受人为的基于先验主义的影响。
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