10.3969/j.issn.1006-9348.2021.04.089
基于AR-RBF的舆情趋势预测模型仿真
随着越来越多的网民在微博等社交网站表达自我的意见,准确的预测舆情趋势发展,是一个亟待解决的问题.前人多构建传统的单模型来进行网络舆情趋势预测,随着网络舆情的发展,传统单模型较难收到好的效果.设计了一种基于RBF神经网络预测模型和ARMA时间序列预测模型的AR-RBF组合预测模型,首先以一段时间内的微博热门话题产生的时间序列数据为训练集,然后采用线性最优法来确定AR-RBF预测模型的组合权重.模型仿真结果表明,与RBF神经网络预测模型和ARMA时间序列预测模型相比,AR-RBF组合预测模型具备更好的舆情趋势预测成果.
网络舆情、时间序列、神经网络、舆情预测
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TP391.9(计算技术、计算机技术)
上海学生安全教育研究中心课题;上海学生安全教育研究中心课题;上海市自然科学基金
2021-05-31(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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437-441