基于EMD.ARXG模型的网络舆情预测研究

• 作者: 于营 刘小飞 刘开南 周雪 杨婷婷
• 来源期刊: 现代电子技术
• 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
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 网络与信息安全
• 页码范围: 82-86
• 页数: 5页
• 分类号: TN915-34
• 语种: 中文
• DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2020.03.020

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨婷婷	三亚学院信息与智能工程学院	40	88	5.0	8.0
2	于营	三亚学院信息与智能工程学院	11	26	3.0	5.0
6	刘小飞	三亚学院信息与智能工程学院	31	52	4.0	6.0
7	刘开南	三亚学院信息与智能工程学院	10	12	3.0	3.0
11	周雪	三亚学院信息与智能工程学院	8	7	2.0	2.0