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基于ARIMA-BP神经网络模型的微信舆情热度预测

发布时间:2021-08-01 21:21
  文章利用小波分析对时间序列进行N层分解去噪,然后使用改进的时间序列结合BP神经网络构建组合预测模型。实验选取某个时期内P2P网贷平台微信公众号传播指数Top50作为训练样本,选取同期网贷平台的微信文章热度指数作为预测,并与实际公布数据Top10进行对比。实验结果表明,小波分析有助于去噪,ARIMA模型预测突变值易调控,结合BP神经网络隐含层的恰当选取,使得结果更为精确和具有针对性。 

【文章来源】:统计与决策. 2019,35(14)北大核心CSSCI

【文章页数】:4 页

【部分图文】:

基于ARIMA-BP神经网络模型的微信舆情热度预测


BP神经网络隐含层个数探究示意图2实验结果与分析

【参考文献】:
期刊论文
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[6]微信公众号信息传播热度的影响因素实证研究[J]. 方婧,陆伟.  情报杂志. 2016(02)
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[8]基于数据挖掘的网络论坛话题热度趋势预报[J]. 张虹,钟华,赵兵.  计算机工程与应用. 2007(31)

硕士论文
[1]网络舆情预测模型与平台的研究[D]. 张珏.北京交通大学 2009



本文编号:3316267

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