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基于ARIMA与BP神经网络的收视率组合预测模型被引量：4: 2015年; 针对收视率数据的非线性、突变性等特征,仅采纳单一的预测方法不能全面描述收视率的变化规律,因此提出了一种组合预测模型（ARIMA-BP）.首先采用自回归移动平均模型（ARIMA）对收视率进行预测,提取收视率的线性变化规律,再利用BP神经网络对ARIMA模型的预测值进行进一步的组合预测,提取收视率的非线性变化特征.本文以广州电视综合频道及在广州市场上的其余8个电视频道19：00 ∽20：00时间段的收视率为例进行实证分析,结果表明组合模型比单一采用ARIMA、BP神经网络进行预测的拟合效果好、精度高.; 黄玲莉刘小龙; 关键词：ARIMA模型 BP神经网络电视收视率

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黄玲莉