网络广告投放的神经网络组合预测模型及实现

• 作者: 徐晓敏 谷晓燕 赵蔷蔷
• 来源期刊: 北京信息科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 网络广告 BP神经网络 预测模型
• 年，卷（期）: 2015,（6）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 83-87
• 页数: 5页
• 分类号: TP181
• 字数: 4119字
• 语种: 中文

摘要

通过将Winters加法预测、GM(1,1)预测、ARIMA预测3种方法作为BP神经网络的输入,点击消费金额的实际值作为输出,构建网络广告投放的BP神经网络组合预测模型并予以实现.用SPSS、Matlab、EXCEL等软件模拟仿真出3种预测模型的预测结果,且调整校验到拟合度相对较高的值.利用Matlab进行网络训练学习,经反复训练1999次后精度达到一定要求停止训练,计算出相对误差进行比较,BP神经网络预测结果的误差最小、精度最高.组合预测降低误差风险,综合各单项预测的特征,提高预测结果的精确度和可靠度,为本行业相关预测分析提供了方法借鉴.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐晓敏	北京信息科技大学信息管理学院	37	44	4.0	5.0
2	谷晓燕	北京信息科技大学信息管理学院	25	63	3.0	7.0
3	赵蔷蔷	北京信息科技大学信息管理学院	2	0	0.0	0.0