摘要：近年来，我国电影产业不断进步，国内市场对国产电影的认可程度提升，了解影响电影票房高低因素，对票房进行预测，有助于电影产业及时调整营销策略。以从猫眼票房、百度指数网等网站收集到的2015年至2019年共261条电影数据作为研究数据，涉及的指标包含演职人员、出品方、电影自身和大众关注度四个方面共13个，使用随机森林回归算法和单隐层BP神经网络两种监督学习算法构建预测模型，通过R语言软件相关函数给出两个模型的自变量相对重要性，并对经过超参数调优的模型，比对其在同一组测试集上的泛化能力，结果表明两种模型的预测效果都较好，其中随机森林回归算法以测试误差估计值0.06707243优于测试误差估计值为0.1709529的BP神经网络。

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关键词：电影票房预测；随机森林；BP神经网络

目录

摘要

Abstract

1 引言-1

1.1研究背景-1

1.2研究目的及意义-3

1.3研究现状-4

1.4研究内容和论文结构-6

1.5创新点-7

2 理论分析-8

2.1决策树-8

2.2随机森林-8

2.3神经网络-9

3 数据说明与来源-13

3.1数据来源-13

3.2变量指标说明-13

3.3变量名称及说明汇总-23

4 实证分析-24

4.1随机森林-24

4.2BP神经网络-27

5 模型比较-31

5.1因素分析方面-31

5.2拟合程度方面-32

6 总结与展望-34

6.1结论-34

6.2相关建议-34

6.3不足-34

参 考 文 献-36

附 录-38

致 谢