在这个信息化、数据化的时代,网络成为人们获得知识、获取信息的又一平台。随着网络的发展诞生新的舆情表现形式-网络舆情。网络舆情事件在网上的传播扩散程度;舆情的传播扩散方向;以及人们对舆情事件的态度想法,对社会经济、社会稳定的影响程度与日俱增。因此对网络舆情传播扩散趋势和影响进行分析和预测,有助于政府对舆情发展程度的管理和控制、正确的处理和引导舆情、减少和避免负面的影响。本文采用文献研究法、案例分析法、等研究方法,将传统传染病模型为切入点,结合统计学方法,对网络舆情的传播扩散过程、趋势进行分析研究。全文以新浪微博上网络舆情传播扩散为例,建立两种不同的网络舆情传播扩散预测模型,一个是传统网络舆情传播扩散模型,并且利用参数反演的方法对传统网络舆情模型进行参数估计并利用估计得到的参数进行预测。一个是灰色预测模型并且利用支持向量机对灰色预测得到的预测残差进行修正,将两种网络舆情模型进行对比分析。最后本文以新浪微博上凉山山火案例以及新型冠状肺炎案例为例,进行数据爬取、利用MATLAB软件进行模型分析。对理论模型进行实证分析。根据选出的案例得出,无论是传统的传染病模型还是灰色支持向量机模型对于即将结束的舆情扩散走向、程度都可以很好地预测。但是由于传统传染病模型需要大量的数据支持,所以对于正在进行的舆情无法进行精准的预测。而灰色支持向量机模型对是否结束舆情都可以进行准确的预测。