【摘 要】
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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
【机 构】
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上海应用技术大学计算机科学与信息工程学院,上海市教育科学研究院
【基金项目】
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上海学生安全教育研究中心课题(ZX2019-17),上海学生安全教育研究中心课题(ZX2019-18),上海市自然科学基金资助项目(20ZR1455600)。
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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
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