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基于ARIMA与BP神经网络的收视率组合预测模型
引用本文:黄玲莉,刘小龙. 基于ARIMA与BP神经网络的收视率组合预测模型[J]. 电视技术, 2015, 39(9): 117-121
作者姓名:黄玲莉  刘小龙
作者单位:华南理工大学工商管理学院,广东广州,510640
基金项目:国家自然科学基金项目(面上项目,重点项目,重大项目);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(项目编号:2014XMS04)
摘    要:针对收视率数据的非线性、突变性等特征,仅采纳单一的预测方法不能全面描述收视率的变化规律,因此提出了一种组合预测模型(ARIMA-BP).首先采用自回归移动平均模型(ARIMA)对收视率进行预测,提取收视率的线性变化规律,再利用BP神经网络对ARIMA模型的预测值进行进一步的组合预测,提取收视率的非线性变化特征.本文以广州电视综合频道及在广州市场上的其余8个电视频道19:00 ~20:00时间段的收视率为例进行实证分析,结果表明组合模型比单一采用ARIMA、BP神经网络进行预测的拟合效果好、精度高.

关 键 词:ARIMA模型  BP神经网络  电视收视率  预测
收稿时间:2014-11-16
修稿时间:2014-12-16

Combined prediction model about audience rating based on ARIMA and BP neutral networks
Huang Lingli and Liu Xiaolong. Combined prediction model about audience rating based on ARIMA and BP neutral networks[J]. Ideo Engineering, 2015, 39(9): 117-121
Authors:Huang Lingli and Liu Xiaolong
Abstract:
Keywords:ARIMA model  BP neutral networks  audience rating  prediction
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