改进的灰色模型及其在网络舆情预测上的应用

发布时间：2021-06-19 16:24

　　针对网络舆情搜索指数预测问题,建立一种改进的三参数灰色模型TPGM（1,1）。利用几何平均弱化缓冲算子对原始数据进行预处理,排除冲击扰动项的干扰。引入三参数灰色模型TPGM（1,1）,利用最小二乘法对其初始值进行优化,建立改进的TPGM（1,1）,并将其应用于网络舆情搜索指数预测。实验结果表明,相对于灰色模型GM（1,1）与TPGM（1,1）,改进模型的模拟与预测精度更高。 

【文章来源】：西安邮电大学学报. 2019,24(06)

【文章页数】：5 页

【文章目录】：
1 三参数灰色模型TPGM(1,1)
2 改进的三参数灰色模型TPGM(1,1)
    2.1 几何平均弱化缓冲算子
    2.2 TPGM(1,1）的初始值优化
3 实例分析
    3.1 数据的选取与预处理
    3.2 结果对比分析
4 结语


【参考文献】：
期刊论文
[1]改进的Hegselmann-Krause舆论演化模型[J]. 仝秋娟,王欢,张建科,李琳娜.  西安邮电大学学报. 2019(03)
[2]基于改进ABC-BP模型的网络舆情热度预测研究[J]. 陈福集,肖鸿雁.  图书馆学研究. 2018(09)
[3]网络舆情研究综述:从理论研究到实践应用[J]. 左蒙,李昌祖.  情报杂志. 2017(10)
[4]基于SAPSORBF神经网络的网络舆情预测研究[J]. 陈福集,黄亚驹.  武汉理工大学学报(信息与管理工程版). 2017(04)
[5]我国网络舆情预测研究综述[J]. 游丹丹,陈福集.  情报科学. 2016(12)
[6]基于改进粒子群和BP神经网络的网络舆情预测研究[J]. 游丹丹,陈福集.  情报杂志. 2016(08)
[7]基于直接估计法的NGM（1,1）模型拓展[J]. 童明余,周孝华,曾波.  控制与决策. 2015(10)
[8]基于混沌理论和改进径向基函数神经网络的网络舆情预测方法[J]. 魏德志,陈福集,郑小雪.  物理学报. 2015(11)
[9]网络舆情事件的灰色预测模型及案例分析[J]. 李文杰,化存才,何伟全,张芳.  情报科学. 2013(12)
[10]近似非齐次指数数据的灰色建模方法与模型[J]. 战立青,施化吉.  系统工程理论与实践. 2013(03)



本文编号：3238147