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基于ARIMA-BP神经网络模型的微信舆情热度预测
被引量：
18
1
作者
林育曼
文海宁
饶浩
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2019年第14期71-74,共4页
文章利用小波分析对时间序列进行N层分解去噪,然后使用改进的时间序列结合BP神经网络构建组合预测模型。实验选取某个时期内P2P网贷平台微信公众号传播指数Top50作为训练样本,选取同期网贷平台的微信文章热度指数作为预测,并与实际公布...
文章利用小波分析对时间序列进行N层分解去噪,然后使用改进的时间序列结合BP神经网络构建组合预测模型。实验选取某个时期内P2P网贷平台微信公众号传播指数Top50作为训练样本,选取同期网贷平台的微信文章热度指数作为预测,并与实际公布数据Top10进行对比。实验结果表明,小波分析有助于去噪,ARIMA模型预测突变值易调控,结合BP神经网络隐含层的恰当选取,使得结果更为精确和具有针对性。
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关键词
小波分析
arima时序模型
BP神经网络
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题名
基于ARIMA-BP神经网络模型的微信舆情热度预测
被引量：
18
1
作者
林育曼
文海宁
饶浩
机构
韶关学院教育技术系
韶关学院信息科学与工程学院
广西师范大学数学与统计学院
出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2019年第14期71-74,共4页
基金
教育部人文社会科学研究基金项目(13YJCZH144)
广东省哲学社会科学规划项目(GD13CJY07)
+1 种基金
广东省教育厅科研项目(2013WYM_0076)
广东省质量工程项目(粤教高函[2017]214)
文摘
文章利用小波分析对时间序列进行N层分解去噪,然后使用改进的时间序列结合BP神经网络构建组合预测模型。实验选取某个时期内P2P网贷平台微信公众号传播指数Top50作为训练样本,选取同期网贷平台的微信文章热度指数作为预测,并与实际公布数据Top10进行对比。实验结果表明,小波分析有助于去噪,ARIMA模型预测突变值易调控,结合BP神经网络隐含层的恰当选取,使得结果更为精确和具有针对性。
关键词
小波分析
arima时序模型
BP神经网络
微信公众号
分类号
G206 [文化科学—传播学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于ARIMA-BP神经网络模型的微信舆情热度预测
林育曼
文海宁
饶浩
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2019
18
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引证文献
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