2021年电影市场票房波动模型分析思路及参考代码

1.电影票房预测建模的背景

随着人民群众文化消费需求、影院数量、银幕数量的增加，我国电影产业

持续呈现繁荣景象。2019年全国电影票房累计642.66亿元。电影票房不仅直接

反映了一部电影为投资公司创造的经济价值，也从侧面反映了电影的艺术品质

和商业策略。是衡量一部电影成功与否的重要指标。它自然反映了电影作品的

市场需求和投资吸引力的程度。如果能够提前预测电影产品在市场上的接受度

和盈利能力，将对电影产业链各环节的决策产生巨大影响。因此，准确预测电

影票房对于风险控制和决策无疑具有重要的现实意义。

影响一部电影票房的因素有很多，电影本身的质量、放映时间、广告、社

会环境、放映电影的影院数量，甚至放映期间的天气等都会影响电影票房。根

据预测阶段的不同，票房预测分为前期预测和后期预测，即对电影上映前后票

房的预测。根据预测阶段的不同，票房预测分为前期预测和后期预测。对于电

影的前期预测，目前的研究成果包括：基于网络文本的电影类型与电影票房关

系研究；基于明星效应、演员性别和导演级别的等级对票房影响研究基于神经

网络算法的电影上映日期、时间、季节等因素与票房关系的研究 训练多层感知

器MLP神经网络处理上映前的数据，如电影质量和受欢迎程度等。并根据预期收

入对电影进行分类。年的票房预测电影后期采用反馈神经网络电影票房预测模型；票房预测考虑了导演、演员、

档期等因素。研究观众在社交网络、网络信息传播、网络搜索中的口碑传播对

电影票房的正向影响。

2.电影网络舆情评分对票房的影响

随着我国互联网技术的不断发展，互联网已经成为电影营销的核心宣传媒<