文献类型：期刊文章

作　　者：林育曼[1] 文海宁[3] 饶浩[2]

机构地区：[1]韶关学院教育技术系,广东韶关512005 [2]韶关学院信息科学与工程学院,广东韶关512005 [3]广西师范大学数学与统计学院,广西桂林541004

出　　处：《统计与决策》

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)

年　　份：2019

卷　　号：0

期　　号：14

起止页码：71-74

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CSSCI、CSSCI2019_2020、NSSD、RCCSE、RWSKHX、ZGKJHX、核心刊

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  

分 类 号：G206]