支持向量机修正ARIMA误差的微博热点预测

发布时间：2017-06-19 19:12

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【摘要】：微博热点预测是一类贫信息、小样本、不确定性的复杂预测问题。为了提高微博热点预测精度,提出一种基于支持向量机修正ARIMA误差的微博热点预测模型(ARIMA-SVM)。首先对微博数据进行预处理、提取主题构建网络微博热点时间序列,然后采用ARIMA建立网络微博热点预测模型,并采用支持向量机对ARIMA预测误差进行修正得到微博热点最终预测结果,最后模型性能进行仿真测试。结果表明,相对于传统预测模型,ARIMA-SVM提高了网络微博热点的预测精度,预测结果具有一定实用价值。
【作者单位】： 江苏海事职业技术学院信息工程系;
【关键词】： 网络微博热点 差分自回归移动平均模型 支持向量机 预测
【分类号】：TP181;TP393.092
【正文快照】： 0引言微博作为现代通信和技术传播的一种重要的信息流通途径,微博热点分布可能涉及各个领域,具有突发性、直接性和实时性等特点,若不能对网络微博热点进行正确引导和监管,负面网络微博热点会对公共安全产生巨大威胁,因此,准确、提前对网络微博热点发展趋势进行预测,是非常有意

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