《表1 重要参数设置值：深度学习法在收入预测问题中的应用》

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《深度学习法在收入预测问题中的应用》

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为了测试本文基于长短时记忆网络LSTM的收入预测效果，在Windows10操作系统、Bios1.1.3、处理器i5-6200U [email protected]～2.4GHz、内存12GB的笔记本上，以及Anaconda3.0、Jupyter Notebook开发环境、Python3.6.3、keras2.3.1、tensorflow2.0.0下进行电信收入的时间序列预测实验。所有数据经过预处理后成标准化形式，优化方法为Adam方法，重要参数设置值如表1所示。