【摘 要】
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近年来,国家越来越重视文化产业的发展,电影作为文化产业中的一个重要角色,有着流行速度极快的影像传播方式,其发展状况不仅对我国文化发展更是对经济发展都有着深远的影响。电影票房是衡量一部电影的重要指标,也是一部电影的主要收入来源,预测电影票房不仅能帮助电影从业人员分析影响票房收入的各大因素,从而通过一定的资源配置提高其经济收入;同时还能帮助电影投资商提前预期所得的投资收益,帮助其进行投资决策,减少相应
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近年来,国家越来越重视文化产业的发展,电影作为文化产业中的一个重要角色,有着流行速度极快的影像传播方式,其发展状况不仅对我国文化发展更是对经济发展都有着深远的影响。电影票房是衡量一部电影的重要指标,也是一部电影的主要收入来源,预测电影票房不仅能帮助电影从业人员分析影响票房收入的各大因素,从而通过一定的资源配置提高其经济收入;同时还能帮助电影投资商提前预期所得的投资收益,帮助其进行投资决策,减少相应的投资风险。电影票房收入的整体提高也能吸引更多人了解电影市场,从而促进国家文化产业的经济发展。本文以近十年间上映的1000部国产电影作为主要研究对象,使用爬虫技术从互联网爬取数据,并建立电影票房预测的相关指标体系,对原始数据进行了缺失值填补、冗余值删除、数据整合等数据预处理。模型建立阶段首先综合了主成分分析的降维优势,并使用Keras神经网络框架来建立BP神经网络,计算主成分得分后,将其作为BP神经网络的输入节点,以建立主成分-BP神经网络模型。将主成分-BP神经网络模型与传统的多元线性回归及主成分-多元线性回归模型进行比较分析,并使用RMSE与MAPE两个指标对模型进行评价。实验结果表明主成分-BP神经网络模型RMSE值为1.10,MAPE值为0.11,其中MAPE值相较于多元线性回归模型降低了0.77。综合表明该模型效果优于其他两种模型,可以为未来电影票房预测提供一定的参考。同时多元线性回归模型的结果表明影响票房收入最大的因素有电影片长、电影评分、导演及演员历史票房收入、上映档期、发行公司、技术效果等。本文针对本次实证结果也对电影市场提出了相应的建议与后续工作的展望。
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