基于EMD.ARXG模型的网络舆情预测研究

摘要：

针对复杂的网络舆情数据,传统的模型预测已经无法对大数据背景下的舆论趋势进行有效的预测,因此,提出一种基于EMD.ARXG(经验模态分解-自回归)改进的组合模型来应对复杂的网络舆情预测,该模型弥补了单一预测算法的缺陷,提高了预测模型的准确性.以"韩国萨德"事件和"全国两会"事件作为舆情热点对其进行预测实验,引入WNN(小波神经网络)与EMD-BPNN(BP神经网络)进行舆情预测,并与EMD.ARXG模型进行实验对比,实验结果证明,EMD.ARXG模型具有较好的预估准确度.

关键词：网络舆情预测、EMD.ARXG模型、经验模态分解、短期预测、组合模型、预测实验

所属期刊栏目：43

分类号：TN915-34

资助基金：海南省高等学校科学研究项目;三亚学院"一师一项目"专项科学研究课题;三亚市科技工业信息化局项目

在线出版日期：2020-04-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：82-86