【摘 要】
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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
【机 构】
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韶关学院教育技术系,韶关学院信息科学与工程学院,广西师范大学数学与统计学院
【基金项目】
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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)
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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。
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