| 基于改进RBF神经网络的微博舆情预测研究 |
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| 引用本文： | 王阳. 基于改进RBF神经网络的微博舆情预测研究[J]. 创新科技, 2016, 0(12): 32-35. DOI: 10.3969/j.issn.1671-0037.2016.12.009 |
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| 作者姓名： | 王阳 |
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| 作者单位： | 兰州交通大学,甘肃兰州,730070 |
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| 基金项目： | 河南省高等学校重点科研项目“社会舆情监控与有效引导对策研究”(15A520042),河南省教育厅人文社会科学研究重点项目“科学利用网络舆情促进服务型政府建设研究”(2015-ZD-137) |
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| 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,本文通过对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。
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| 关 键 词： | RBF神经网络 微博舆情 万有引力算法 预测模型 |
Study of the Prediction of Mocro-blog Public Opinion based on Improved RBF Neural Network |
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