Resumen

Para resolver los problemas de baja precisión y largos tiempos de predicción de los algoritmos tradicionales de predicción del crecimiento económico en áreas costeras, se diseñó un algoritmo basado en la función de respuesta al impulso para analizar la predicción del crecimiento económico en áreas costeras. Se utiliza tecnología de rastreo para capturar los datos económicos de las áreas costeras y normalizar los datos capturados. Con base en los datos procesados, se utiliza la función de respuesta al impulso para analizar la relación entre diferentes variables económicas, con el fin de construir el modelo PSO-LSTM, que se utiliza para predecir la tendencia de crecimiento económico de las áreas costeras. Los resultados experimentales muestran que, en comparación con el algoritmo de comparación experimental, la precisión de predicción del algoritmo diseñado en este documento siempre está por encima del 97%, y el tiempo de predicción siempre está por debajo de 1 s, lo cual tiene cierta importancia práctica.

• Materias:Cifrado de búsqueda Seguridad informática Reconstrucción virtual Detección de intrusos Sistema de programación
• Subjects:Search encryption Computer security Virtual reconstruction Intrusion detection Programming system
• Palabras claves:Problemas; Predicción del crecimiento económico; Zonas costeras; Algoritmo; Función de respuesta al impulso; Modelo PSO-LSTM
• Keywords:Problems; Economic growth prediction; Coastal areas; Algorithm; Impulse response function; PSO-LSTM model