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电影作为典型的短周期、体验型产品，其票房收益受众多因素的共同影响，因此对其票房进行预测较为困难.本文主要构建了一种基于加权K-均值以及局部BP神经网络（BPNN）的票房预测模型对目前的票房预测模型存在的不足进行改进，从而提高票房预测的精度：（1）构建基于随机森林的影响因素影响力测量模型，并以此为依据对票房影响因素进行筛选，以此来简化后续预测模型的输入；（2）考虑到不同影响因素对票房的影响力不同的现实情况，为了解决以往研究中对影响因素权重平均分配的问题，本文构建了基于加权K-均值和局部BP神经网络的票房预测模型，以因素影响力为依据对样本数据进行加权的K-均值聚类，并基于子样本构建局部BP神经网络模型进行票房预测.实验证明，本文所构建的模型平均绝对百分比误差（MAPE）为8.49%，低于对比实验的10.39%，可以看出本文构建的基于加权K-均值以及局部BP神经网络的票房预测模型的预测结果要优于对比模型的预测结果.

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采用java技术构建的一个管理系统。整个开发过程首先对系统进行需求分析，得出系统的主要功能。接着对系统进行总体设计和详细设计。总体设计主要包括系统功能设计、系统总体结构设计、系统数据结构设计和系统安全设计等；详细设计主要包括系统数据库访问的实现，主要功能模块的具体实现，模块实现关键代码等。最后对系统进行功能测试，并对测试结果进行分析总结。 包括程序毕设程序源代码一份，数据库一份，完美运行。配置环境里面有说明。如有不会运行源代码或定制私信。

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