[1]史 蕊 陈福集 张金华.基于组合灰色模型的网络舆情预测研究*[J].情报杂志,2018,(07):101.
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基于组合灰色模型的网络舆情预测研究*()
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《情报杂志》[ISSN:1002-1965/CN:61-1167/G3]

卷:
期数:
2018年07期
页码:
101
栏目:
出版日期:
2018-07-18

文章信息/Info

Title:
Prediction of Online Public Opinion Based on Combination Grey Model
作者:
史 蕊 陈福集 张金华
福州大学经济与管理学院 福州 350108
关键词:
网络舆情 粒子群算法 GM(11)幂模型 GM(1N)模型
摘要:
[目的/ 意义] 精准预测与掌握舆情事件的发展,及时发现网络舆情中的潜在危机,对社会的稳定发展具有重要意义。[方法/ 过程]网络舆情演化具有随机性、非线性、复杂性、因素之间不确定性等特征,利用粒子群算法(PSO)优化GM(1,1)幂模型参数,结合GM(1,N)模型构建组合灰色模型,用于预测网络舆情热度发展趋势,并通过“莆田系事件”的舆情数据对模型预测性能进行验证。[结果/ 结论]仿真结果表明,基于粒子群算法的GM(1,1) 幂模型能够较好的解决非线性单序列的预测问题。同时,组合灰色模型比多因素灰色模型预测精确度更高,在网络舆情预测上具有一定的优势。
更新日期/Last Update: 1900-01-01