基于 XGBoost和 LSTM 模型的高校招生网站流量预测研究

为协助高校做好招生宣传工作 ,提出了基于机器学习的高校招生网站流量预测方法 装 首先 ,对 网络日志进行预处理 ,生成不同时隙的数据集；接着 ,通过 XGBoost 模型的训练比较 ,筛选得出最佳 实验数据集；然后 ,鉴于数据的非线性和趋势不一等特点 ,分别使用参数优化后的 XGBoost 和 LSTM 模型进行数据训练 ,并根据训练误差值计算权重系数；最后 ,应用 XGB- LSTM加权组合预测模型进 行数据预测 装 实验结果表明 ,该组合模型预测结果的平均误差分别比 XGBoost 和 LSTM模型提高了 80 . 28%和3 . 42% ,具有良好的预测能力。