BP＿Adaboost算法的改进及在首轮融资时总票房分类预测中的应用

摘要

为获得改进的分类算法BPAdaboost,利用思维进化算法（MEA）和列文伯格-马夸尔特算法（LM）结合改进的BP神经网络作为弱分类器,由改进的弱分类器集成得到MEA-LM-BPAdaboost算法。提出了基于MEA-LM-BPAdaboost算法的首轮融资时总票房分类预测方法,该方法包括变量选取及操作化处理、网络参数优化、MEA改进弱分类器、LM算法改进弱分类器、MEA-LM-BPAdaboost算法的流程设计、待预测电影验证6个部分。选用2013～2018年的245部国产电影作为样本验证该预测方法和模型,测试集分类准确率可达73.3%。最后在模型准确率、稳定性、K折交叉验证3方面进行模型整体性能比较,结果表明本文提出的模型整体性能最好。