在電影產(chǎn)業(yè)迅速發(fā)展的同時,大部分電影處于虧損狀態(tài)且票房收入差異大,給電影投資者投資造成極大風(fēng)險。電影投資方若能在電影首輪融資時預(yù)測電影票房,對保證電影投資方盈利及電影產(chǎn)業(yè)的長遠發(fā)展都有非常重要的意義。以往電影票房預(yù)測研究集中于電影即將上映或電影上映后,未發(fā)現(xiàn)對電影首輪融資時影響因素的研究。將電影首輪融資時與電影即將上映、電影上映后對比發(fā)現(xiàn),首輪融資時可獲得的電影票房影響因素更少,無法精確預(yù)測電影票房,因此,可用機器學(xué)習(xí)方法進行分類預(yù)測。BP_Adaboost算法是常用的分類預(yù)測方法,其廣泛適用于醫(yī)療診斷、環(huán)境檢測、故障診斷等各領(lǐng)域的預(yù)測中,但還未運用于電影票房分類預(yù)測。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有著學(xué)習(xí)效率低、收斂速度慢及易陷入局部最優(yōu)值等不足,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也是BP_Adaboost算法的弱分類器,亦存在上述問題。針對上述不足,本文主要研究三個問題,探究電影首輪融資時票房影響因素,提出BP_Adaboost算法的三種改進算法,進行首輪融資時總票房分類預(yù)測研究并找出最優(yōu)方法用于首輪融資時總票房分類預(yù)測。具體進行了如下工作。首先,探究BP

【文章來源】：北京工業(yè)大學(xué)北京市 211工程院校

【文章頁數(shù)】：86 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

初始優(yōu)勝種群和臨時種群趨同過程

【參考文獻】：
期刊論文
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[10]基于改進型小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的油價預(yù)測[J]. 范麗偉,代杰,尹俊超.  統(tǒng)計與決策. 2017(12)

碩士論文
[1]基于微博數(shù)據(jù)的電影票房預(yù)測研究[D]. 王偉.重慶大學(xué) 2015



本文編號：3238033