基于支持向量机的网络舆情混沌预测

被引：20

作者：

黄敏 ^{[1
]}

胡学钢 ^{[2
]}

机构：

[1] 安徽广播电视大学

[2] 合肥工业大学计算机与信息学院

来源：

计算机工程与应用 | 2013年 / 24期

关键词：

网络舆情; 支持向量回归机; 相空间重构; 混沌理论;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP393.09 [];

学科分类号：

080402 ;

摘要：

精确预测网络舆情发展趋势,对防止负面网络舆情对公共安全威胁具有重要意义,针对网络舆情变化的时变性、混沌性,提出一种基于支持向量机的网络舆情混沌预测模型(PHR-SVR)。证明了网络舆情具有混沌特性,根据Takens定理分别采用互信息法和G-P法确定延迟时间和嵌入维数重构网络舆情时间序列相空间;在相空间中,利用支持向量回归机(SVR)建立网络舆情预测模型,与其他预测模型进行对比实验。结果表明,相对于对比模型,PHR-SVR提高了网络舆情的预测精度和可靠性,预测结果具有一定实用价值。

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页码：130 / 134

页数：5

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