中国传媒大学学报：自然科学版
中國傳媒大學學報：自然科學版
중국전매대학학보：자연과학판
Journal of Communication University of China Science and TEchnology
2011年
3期
59-62
,共4页
收视率%预测%BP神经网络
收視率%預測%BP神經網絡
수시솔%예측%BP신경망락
audience rating%prediction%BP neural network
目前行业内预测收视率的方法均没有考虑收视率自身的长期相对稳定的特点,导致预测结果精度不够。本文利用人工神经网络所具有的学习记忆功能及自适应、容错性好的特点,设计了电视收视率预测系统的指标体系,建立了基于BP神经网络的收视率预测模型。实验结果表明,应用BP神经网络预测模型预测的节目收视率数据精度较高。
目前行業內預測收視率的方法均沒有攷慮收視率自身的長期相對穩定的特點,導緻預測結果精度不夠。本文利用人工神經網絡所具有的學習記憶功能及自適應、容錯性好的特點,設計瞭電視收視率預測繫統的指標體繫,建立瞭基于BP神經網絡的收視率預測模型。實驗結果錶明,應用BP神經網絡預測模型預測的節目收視率數據精度較高。
목전행업내예측수시솔적방법균몰유고필수시솔자신적장기상대은정적특점,도치예측결과정도불구。본문이용인공신경망락소구유적학습기억공능급자괄응、용착성호적특점,설계료전시수시솔예측계통적지표체계,건립료기우BP신경망락적수시솔예측모형。실험결과표명,응용BP신경망락예측모형예측적절목수시솔수거정도교고。
At present most prediction stradegies do not consider the characteristic of the rating of its own long-term stability,leading to lacking of accuracy.In view of the learning and memorizing function and the better self-adaptive feature of artificial neural network,we design a TV program audience rating predicting model based on artificial neural network.The experimental result shows that the BP neural network method have a higher precision than the others and is an effective predictive method.
