【摘 要】
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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
【机 构】
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三亚学院信息与智能工程学院,三亚学院陈国良院士工作站
【基金项目】
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海南省高等学校科学研究项目(Hnky 201969),三亚学院“一师一项目”专项科学研究课题(USY18YSK015),三亚市科技工业信息化局项目(2015YD49)
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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。
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