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論壇流量預(yù)測對網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃、輿情管理等任務(wù)具有重要意義，針對線性預(yù)測模型無法預(yù)測非線性關(guān)系、非線性預(yù)測模型的特征工程過于復(fù)雜的問題，利用歷史時間序列作為特征，建立一種基于不同算法的集成模型以預(yù)測論壇發(fā)帖量。運(yùn)用差分自回歸移動平均、長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、 Prophet以及梯度提升決策樹4種模型分別對時間序列進(jìn)行預(yù)測，參照加權(quán)投票法的思想，各模型投票選出時間序列單位下密度較大的預(yù)測值區(qū)間，依據(jù)各模型預(yù)測值所處區(qū)間的密度大小對各預(yù)測值進(jìn)行權(quán)重分配，然后通過加權(quán)平均得到最終的預(yù)測結(jié)果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與算術(shù)平均模型、基于均方根誤差的加權(quán)平均模型相比，該模型預(yù)測結(jié)果的RMSE值以及相對誤差值更小。
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