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。