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基于ARIMA-BP神经网络模型的微信舆情热度预测

2019-07-23分类号:TP183;F49

【作者】林育曼  文海宁  饶浩  
【部门】韶关学院教育技术系  广西师范大学 数学与统计学院  韶关学院信息科学与工程学院  
【摘要】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
【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);; 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)
【所属期刊栏目】统计与决策
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