混合神经网络的高校网络舆情预测模型研究

发布时间：2018-07-21 21:04

【摘要】：为了对高校大学生群体性事件网络舆情进行准确预测并作正确引导,提出一种基于改进粒子群算法的混合神经网络(HANN)的高校网络舆情的发展趋势预测模型.HANN首先采用自适应调整策略和混沌理论对粒子群算法进行改进得到改进粒子群算法(CSA-PSO),再通过CSA-PSO算法训练径向基人工神经网络(RBF ANN)得到;RBF ANN的结点个数通过试探法确定.通过实例测试和与其它模型比较实验,结果表明所提出的HANN方法具有较高的预测精确,综合性能较好.
[Abstract]:In order to accurately predict and guide the network public opinion of college students' mass incidents, A hybrid neural network (hann) based on improved particle swarm optimization algorithm is proposed to predict the development trend of university network public opinion. Han firstly improves the particle swarm optimization algorithm by adaptive adjustment strategy and chaos theory. Group algorithm (CSA-PSO) and radial basis function artificial neural network (RBF Ann) are trained by CSA-PSO algorithm to determine the number of nodes of RBF Ann by heuristic method. The results of practical test and comparison with other models show that the proposed HANN method has higher prediction accuracy and better comprehensive performance.
【作者单位】： 赣南师范大学数学与计算机科学学院;赣南师范大学物理与电子信息学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(51663001) 江西省教育厅科学技术研究项目(GJJ150983,GJJ151012) 校级教改项目(GSJG-2015)
【分类号】：G641;TP183

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本文编号：2136853