基于改进极限学习机的微信热点预测

• 作者: 杨长春 林荫
• 来源期刊: 微电子学与计算机
• 关键词: 微信热点 预测模型 极限学习机 验证性测试 权值更新
• 年，卷（期）: 2017,（5）
• 页码范围: 123-127
• 页数: 5页
• 分类号: TP399
• 语种: 中文

摘要

为了提高微信热点预测的准确性,更好描述微信热点的变化趋势,针对当前微信热点预测模型存在的一些局限性,设计了改进极限学习机的微信热点预测模型.首先采集微信热点的历史数据,构建微信热点的时间序列学习样本,然后采用极限学习机对微信热点样本进行训练,并对标准极限学习机进行改进,提升其学习能力,建立了微信热点的预测模型,最后采用具体微信热点数据进行验证性测试.测试结果表明,改进极限学习机可以获得高精度的微信热点预测结果,而且微信热点的建模效率要高于其他微信热点预测模型,具有良好的实际应用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨长春	常州大学信息化建设与管理中心	52	366	10.0	17.0
2	林荫	常州大学怀德学院	20	72	4.0	8.0