基于改进粒子群和BP神经网络的网络舆情预测研究
本文关键词:基于改进粒子群和BP神经网络的网络舆情预测研究
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【摘要】:[目的/意义]网络舆情是一种复杂、多变的系统,通过数据分析并建立网络舆情预测模型来预测其发展趋势具有一定的研究意义。[方法/过程]选择热点话题的百度指数作为网络舆情趋势预测的时间序列指标,采用粒子群算法和BP神经网络算法构建了基于改进粒子群算法和BP神经网络的网络舆情预测模型,并结合天津港爆炸事件案例进行验证与分析。[结果/结论]实验结果表明该模型在预测的性能上具有一定的优越性,为网络舆情预测提供了一有效模型。
【作者单位】: 福州大学经济与管理学院;
【基金】:国家自然科学基金项目“基于知识网格面向网络舆情的政府决策知识供需匹配研究”(编号:71271056)
【分类号】:TP18
【正文快照】: You Dandan Chen Fuji(School of Economics and Management,Fuzhou University,Fuzhou 350108)0引言随着互联网技术的不断发展,人们通过互联网表达政治诉求、参与政治生活以及对公共权力的监督越来越直接、快捷与公开化,互联网成为网民不可或缺的一个表达民意、民情的平台。
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7 陈t熀,
本文编号:1291163
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