基于改进RBF神经网络的微博舆情预测研究

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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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