基于SAPSORBF神经网络的网络舆情预测研究

被引：11

作者：

陈福集

黄亚驹

机构：

[1] 福州大学经济与管理学院

来源：

武汉理工大学学报(信息与管理工程版) | 2017年 / 39卷 / 04期

关键词：

网络舆情; RBF神经网络; 粒子群算法; 模拟退火算法;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

网络舆情的发展具有复杂、时变的特征,构建时间序列分析模型对网络舆情预测具有现实意义,为了提高径向基神经网络模型的预测准确率,利用模拟退火算法优化后的粒子群算法实现对RBF神经网络的优化,构建SAPSORBF神经网络的网络舆情预测模型,并以"魏则西"事件为例进行实验仿真和分析,结果表明该模型在预测性能上具有较好的优越性和稳定性。

引用

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页数：6