在電影產(chǎn)業(yè)迅速發(fā)展的同時(shí),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(xiǎn)。電影投資方若能在電影首輪融資時(shí)預(yù)測(cè)電影票房,對(duì)保證電影投資方盈利及電影產(chǎn)業(yè)的長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展都有非常重要的意義。以往電影票房預(yù)測(cè)研究集中于電影即將上映或電影上映后,未發(fā)現(xiàn)對(duì)電影首輪融資時(shí)影響因素的研究。將電影首輪融資時(shí)與電影即將上映、電影上映后對(duì)比發(fā)現(xiàn),首輪融資時(shí)可獲得的電影票房影響因素更少,無法精確預(yù)測(cè)電影票房,因此,可用機(jī)器學(xué)習(xí)方法進(jìn)行分類預(yù)測(cè)。BP_Adaboost算法是常用的分類預(yù)測(cè)方法,其廣泛適用于醫(yī)療診斷、環(huán)境檢測(cè)、故障診斷等各領(lǐng)域的預(yù)測(cè)中,但還未運(yùn)用于電影票房分類預(yù)測(cè)。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(duì)上述不足,本文主要研究三個(gè)問題,探究電影首輪融資時(shí)票房影響因素,提出BP_Adaboost算法的三種改進(jìn)算法,進(jìn)行首輪融資時(shí)總票房分類預(yù)測(cè)研究并找出最優(yōu)方法用于首輪融資時(shí)總票房分類預(yù)測(cè)。具體進(jìn)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(yè)數(shù)】：86 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

初始優(yōu)勝種群和臨時(shí)種群趨同過程

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于改進(jìn)粒子群優(yōu)化BPAdaboost神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PM2.5濃度預(yù)測(cè)[J]. 李曉理,梅建想,張山.  大連理工大學(xué)學(xué)報(bào). 2018(03)
[2]基于季節(jié)調(diào)整和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的月度負(fù)荷預(yù)測(cè)[J]. 龍勇,蘇振宇,汪於.  系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐. 2018(04)
[3]模擬駕駛環(huán)境下駕駛?cè)朔中臓顟B(tài)判別[J]. 張輝,錢大琳,邵春福,陳青民,單慶超.  中國(guó)公路學(xué)報(bào). 2018(04)
[4]采用“GA+LM”優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電液伺服閥故障診斷[J]. 權(quán)凌霄,郭海鑫,盛世偉,李雷.  中國(guó)機(jī)械工程. 2018(05)
[5]基于改進(jìn)Real AdaBoost算法的軟件可靠性預(yù)測(cè)[J]. 杜瑞超,華繼學(xué),翟夕陽(yáng),李志鵬.  空軍工程大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2018(01)
[6]基于GA-BP-Adaboost模型的信用卡逾期還款風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估研究[J]. 張秋菊.  云南民族大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2018(01)
[7]局部心血管計(jì)算機(jī)斷層掃描提取算法在病灶輔助診斷中的研究與實(shí)現(xiàn)[J]. 任國(guó)印,呂曉琪,楊楠,喻大華.  激光與光電子學(xué)進(jìn)展. 2018(05)
[8]基于思維進(jìn)化算法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電動(dòng)潛油柱塞泵故障診斷方法[J]. 于德亮,李妍美,丁寶,任玉龍,齊維貴.  信息與控制. 2017(06)
[9]基于灰色理論和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自沖鉚接頭力學(xué)性能預(yù)測(cè)[J]. 劉洋,何曉聰,邢保英,曾凱.  塑性工程學(xué)報(bào). 2017(04)
[10]基于改進(jìn)型小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的油價(jià)預(yù)測(cè)[J]. 范麗偉,代杰,尹俊超.  統(tǒng)計(jì)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(cè)研究[D]. 王偉.重慶大學(xué) 2015



本文編號(hào)：3238033