基于改进RBF神经网络的微博舆情预测研究

• 作者: 王阳
• 来源期刊: 创新科技
• 学科: 工学
• 关键词: RBF神经网络 微博舆情 万有引力算法 预测模型
• 年，卷（期）: 2016,（12）
• 所属期刊栏目: 科技预测与评价
• 页码范围: 32-35
• 页数: 4页
• 分类号: TP183
• 字数: 3053字
• 语种: 中文

摘要

互联网的飞跃发展,既孕育着机遇,同时也带来了前所未有的挑战.网络舆情的特点使其成为一把双刃剑.为此,本文通过时微博文本的获取与处理,得到关于该微博热门话题的基于时间序列的离散数据序列,然后采用万有引力算法优化的RBF神经网络对微博舆情进行预测.通过微博舆情的时间序列进行实证研究,在预测性能上与现有的预测模型进行对比,证明该模型在该预测领域的可行性和有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王阳		2	4	1.0	2.0