基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法的研究熱點(diǎn)趨勢預(yù)測模型對比與分析BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)與LSTM模型

旨在對比與分析三種常見的機(jī)器學(xué)習(xí)模型——BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)(SVM)以及長短期記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)在熱點(diǎn)趨勢預(yù)測中的性能。最常見的一類，其中每個實(shí)例都由一個輸入對象(通常為向量)和一個期望的輸出值(標(biāo)簽)組成。機(jī)器學(xué)習(xí)模型通過最小化預(yù)測輸出與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BackpropagationNeuralNetwork)是一種基于支持向量機(jī)(SupportVector長短期記憶網(wǎng)絡(luò)(LongShort-TermMemory,LSTM)是一種特殊的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RecurrentNeuralNetwork,RNN),它解決了傳本文旨在對比和分析BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)和LSTM模型在研BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，即反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BackpropagationNeuralNetwork),是一種在監(jiān)督學(xué)習(xí)領(lǐng)域廣泛應(yīng)用的多層前饋網(wǎng)絡(luò)。其基體的研究領(lǐng)域和數(shù)據(jù)特點(diǎn)，對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行適當(dāng)?shù)母倪M(jìn)和優(yōu)化。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為一種經(jīng)典的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，在研究熱點(diǎn)趨支持向量機(jī)(SupportVectorMachine,簡稱SVM)是一種廣泛長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)(LongShort-TermMemory,LSTM)是一種特殊的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RecurrentNeuralNetwork,RNN)架構(gòu)，專門設(shè)依賴關(guān)系。而LSTM通過引入門控機(jī)制和記憶單元，有效地解決了這 (AttentionMechanism)來提高模型對關(guān)鍵信息的關(guān)注能力結(jié)合其他機(jī)器學(xué)習(xí)算法來提升LSTM模型的預(yù)測性能。憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)三種機(jī)器學(xué)習(xí)算法在研究熱點(diǎn)趨勢預(yù)測模型中的應(yīng)用我們采用了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行預(yù)測。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種基于實(shí)驗(yàn)中，我們選擇了徑向基函數(shù)(RBF)作為核函數(shù)，并對懲罰參數(shù)元的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，并使用了ReLU函數(shù)作為激活函數(shù)。通過調(diào)整網(wǎng)絡(luò)層平均絕對誤差(MAE)和準(zhǔn)確率(Accuracy)等指標(biāo)對預(yù)測結(jié)果進(jìn)行通過對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)和長短期記憶網(wǎng)絡(luò)三種機(jī)器學(xué)優(yōu)先考慮使用LSTM模型進(jìn)行研究熱點(diǎn)趨勢預(yù)測。我們也應(yīng)該注意到研究熱點(diǎn)趨勢方面發(fā)揮著越來越重要的作用。本文對比分析了BP神BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為一種經(jīng)典的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，在預(yù)測領(lǐng)域表現(xiàn)出進(jìn)一步提高BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測精度和穩(wěn)定性。LSTM模型作為深度學(xué)習(xí)的一種，特別適用于處理序列數(shù)據(jù)。在支持向量機(jī)(SVM)則是一種基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的監(jiān)督學(xué)習(xí)模型，長短期記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)作為一種特殊的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN),Propagation,BP)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法因其優(yōu)秀的非線性映射能力、自學(xué)在探討基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的成績預(yù)測模型，以期為教育實(shí)踐提供BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，由輸入層、隱藏雖然基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的成績預(yù)測模型已經(jīng)取得了一定的成泛化能力；如何處理不平衡數(shù)據(jù)集；如何將更多的影響因素(如學(xué)生的個人特征、教學(xué)質(zhì)量等)納入模型中等。未來的研究可以從以下幾基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的成績預(yù)測模型為教育領(lǐng)域提供了一種有支持向量機(jī)支持向量機(jī)(SVM)是一種二分類模型，其基本思想BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)在熱點(diǎn)趨LSTM模型與其他模型LSTM模型在處理時(shí)序數(shù)據(jù)方面具有明顯練集和測試集。實(shí)驗(yàn)中，我們分別使用了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)在短期預(yù)測中(如1-3天),BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)表現(xiàn)最好，支持向量機(jī)和LSTM模型表現(xiàn)相當(dāng)；在中期預(yù)測中(如4-7天),支持向量機(jī)如何調(diào)整和優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)模型的參數(shù)，以提高本文以B