基于改进粒子群和BP神经网络的网络舆情预测研究

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。

关键词：网络舆情、网络舆情预测、粒子群算法、BP神经网络

所属期刊栏目：35

分类号：G350;G203(情报学、情报工作)

资助基金：教育部“新世纪优秀人才支持计划”NCET-11-0519;湖南省教育厅科学研究项目“自媒体时代网络舆情演化模型研究”14C0685研究成果之一。

在线出版日期：2016-09-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：156-161