基于人工智能的区域现金需求预测模型研究——以南阳市为例

摘要

当前,我国非现金支付对现金支付的替代作用日益显著,但现金支付在居民日常支付中仍占据重要地位.在此背景下,如何精确地预测区域现金需求,保证满足区域现金流通需要已成为一项重要课题.通过借鉴国内外机器学习、神经网络等人工智能技术,基于地区现金投放历史数据,使用岭回归、MLP和LSTM三种摸型,构建RR-MLP-LSTM加权组合摸型实现了区域现金需求预测,对于统筹货币发行工作、积极防范和化解货币供应风险具有较为重要的借鉴意义.