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互联网企业广告收入预测研究——基于低频数据的神经网络和时间序列组合模型
被引量:
6
1
作者
吴翌琳
南金伶
《统计研究》
CSSCI
北大核心
2020年第5期94-103,共10页
神经网络模型对大样本时间序列的拟合效果优于传统时间序列模型,但对于年度、月度、日度等低频时间序列的预测则难以发挥其优势。鉴于此,本文应用传统时间序列模型和神经网络模型,建立Holtwinters-BP组合模型,利用Holtwinters模型分别...
神经网络模型对大样本时间序列的拟合效果优于传统时间序列模型,但对于年度、月度、日度等低频时间序列的预测则难以发挥其优势。鉴于此,本文应用传统时间序列模型和神经网络模型,建立Holtwinters-BP组合模型,利用Holtwinters模型分别拟合各解释变量序列,利用BP模型拟合解释变量和自变量的非线性关系,基于某社交新闻类APP的日广告收入数据进行互联网企业广告收入预测研究。通过与循环神经网络(RNN)模型、长短期记忆神经网络(LSTM)模型等预测结果的对比发现:Holtwinters-BP组合模型的预测精度和稳定性更高;证明多维变量对于广告收入的显著影响,多变量模型的预测准确性高于单变量模型;构建的Holtwinters-BP组合模型对于低频数据预测有较好的有效性和适用性。
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关键词
广告收入预测
神经网络模型
Holtwinters模型
组合模型
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职称材料
题名
互联网企业广告收入预测研究——基于低频数据的神经网络和时间序列组合模型
被引量:
6
1
作者
吴翌琳
南金伶
机构
中国人民大学统计学院
中国人民大学中国调查与数据中心
中国人民大学应用统计科学研究中心
出处
《统计研究》
CSSCI
北大核心
2020年第5期94-103,共10页
基金
中国人民大学科学研究基金(中央高校基本科研业务费专项资金资助)项目(20XNL015)。
文摘
神经网络模型对大样本时间序列的拟合效果优于传统时间序列模型,但对于年度、月度、日度等低频时间序列的预测则难以发挥其优势。鉴于此,本文应用传统时间序列模型和神经网络模型,建立Holtwinters-BP组合模型,利用Holtwinters模型分别拟合各解释变量序列,利用BP模型拟合解释变量和自变量的非线性关系,基于某社交新闻类APP的日广告收入数据进行互联网企业广告收入预测研究。通过与循环神经网络(RNN)模型、长短期记忆神经网络(LSTM)模型等预测结果的对比发现:Holtwinters-BP组合模型的预测精度和稳定性更高;证明多维变量对于广告收入的显著影响,多变量模型的预测准确性高于单变量模型;构建的Holtwinters-BP组合模型对于低频数据预测有较好的有效性和适用性。
关键词
广告收入预测
神经网络模型
Holtwinters模型
组合模型
Keywords
Advertisement Income Forecasting
Neural Network Model
Holtwinters Model
Combined Model
分类号
C81 [社会学—统计学]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
互联网企业广告收入预测研究——基于低频数据的神经网络和时间序列组合模型
吴翌琳
南金伶
《统计研究》
CSSCI
北大核心
2020
6
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