互联网飞速发展,网络信息的数量和网络信息的访问量都以前所未有的速度在增长,网络正成为人们获取信息、表达观点、相互交流的主要媒介和工具。随着网络硬件性能的不断提升,硬件价格的不断降低,中国网络的普及率不断提高,中国网民的数量也与日剧增。网络极大的普及率和如此庞大的网民规模,再加上网络的自由性、即时性与丰富性更使互联网成为了一个巨大的民意空间,极易形成网络舆情。如果不对网络舆情加以正确引导,在一定情况下就可能演化成网络舆情危机,甚至使网络舆情演化成现实中的聚众行为,影响社会的稳定。由于网络舆情体现了民情民意,也是新时期了解现实社会舆论的一个重要途径,因此研究网络舆情和对网络舆情危机进行预警就可以使我们对网络舆情的发展趋势有一个直观的了解,以便于采取相应措施,避免网络舆情危机的发生,这对于政府决策有重要的指导意义。目前对网络舆情的研究,多以定性研究为主,定量研究不多,同时无论是定量研究还是定性研究都是以静态描述为主,对动态的实时预警比较少。本论文首先介绍了研究的理论基础和相关概念,然后根据生命周期规律对网络舆情的演化过程进行了阶段划分,把网络舆情的演化过程划分为三个阶段：初始传播阶段、迅速扩散阶段和消退阶段。接着详细分析了每个阶段的演化特点及其影响网络舆情演化的多种因素,并针对影响这三个阶段的主导因素进行了建模分析。最后第四章采用了具体案例进行分析,并对案例的各阶段采用了分析、建模计算、预测和预警。在网络舆情演化的第一阶段,影响网络舆情演化的主要因素是网民对网络舆情事件或主题的敏感度,只有舆情事件足够敏感,才能受到网民关注,因此本阶段网民关注度的变化就体现了网络舆情的的变化。本阶段主要针对网民关注度进行建模,是初步预警。在网络舆情演化的第二阶段,影响网络舆情演化的主导因素是网民群体,网民群体以一种群体集合的力量推动网络舆情的进一步发展。网民群体规模大,影响范围广,对网络舆情的影响比较大。网民群体对网络舆情的影响主要表现在帖子量的变化上,因此本阶段对帖子量的变化进行了建模预警。在网络舆情演化的第三阶段,网络舆情事件的进展与网民的活跃度有很大的关系,因此本阶段对网民活跃度进行了建模预测。本论文主要运用了以下几种模型：灰色GM(1,1)模型、灰色波形预测、灰色区间预测、灰色灾变预测等。