基于改进混沌理论的网络舆情短期预测策略方法研究

• 作者: 高颖
• 来源期刊: 重庆理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 网络舆情 预测 最小二乘支持向量机 混沌理论 粒子群算法
• 年，卷（期）: 2019,（6）
• 所属期刊栏目: 信息·计算机
• 页码范围: 171-176
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 3968字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-8425(z).2019.06.026

摘要

针对网络舆情数据随机波动大、原始样本少的特点,对网络舆情短期预测方法开展研究.基于混沌理论对原始样本进行相空间重构,确定了最佳延迟时间和嵌入维数.采用LS-SVM对网络舆情数据进行回归建模,基于粒子群算法对LS-SVM参数进行优化,避免了核函数参数选择的主观性和盲目性.以某网络事件点击量预测为案例进行了仿真实验.结果表明:所提方法具有预测精度高、能确定最佳模型参数的优点,从而验证了所提方法的科学性和先进性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高颖	南开大学周恩来政府管理学院	9	20	3.0	4.0