本文研究了互联网企业广告收入预测问题，提出了一种基于低频数据的神经网络和时间序列组合模型。该模型结合了传统时间序列模型和神经网络模型，建立了Holtwinters-BP组合模型。该模型首先使用Holtwinters模型分别拟合各解释变量序列，然后使用BP模型拟合解释变量和自变量的非线性关系。
该模型的优点在于能够处理低频数据，并且可以捕捉到多维变量对广告收入的影响。实验结果表明，Holtwinters-BP组合模型的预测精度和稳定性高于循环神经网络（RNN）模型和长短期记忆神经网络（LSTM）模型。该模型也验证了多变量模型的预测准确性高于单变量模型。
本文的主要贡献在于提出了一种新颖的组合模型，能够处理低频数据的预测问题，并且能够捕捉到多维变量的影响。这种模型可以广泛应用于互联网企业广告收入预测、股票价格预测、气候预测等领域。
神经网络模型在预测问题中的应用非常广泛，包括图像识别、自然语言处理、语音识别等。但是，神经网络模型也存在一些缺陷，例如需要大量的训练数据和计算资源，且模型的解释性不强。本文提出的Holtwinters-BP组合模型可以弥补神经网络模型的缺陷，提供了一种新的解决方案。
时间序列模型是预测问题中常用的方法之一，包括ARIMA模型、 eksponential smoothing模型等。这些模型可以捕捉到时间序列的规律性，但是它们也存在一些缺陷，例如难以处理低频数据和非线性关系。本文提出的Holtwinters-BP组合模型可以弥补这些缺陷，提供了一种新的解决方案。
本文的研究结果可以为互联网企业广告收入预测提供新的思路和方法。此外，本文的研究结果也可以推广到其他领域，例如股票价格预测、气候预测等。
