|
|||||
|
|
| 基于混合算法和BP 神经网络的网络舆情预测研究 | |
| 引用本文： | 黄亚驹,陈福集,游丹丹.基于混合算法和BP 神经网络的网络舆情预测研究[J].情报科学,2018,36(2):24-29. |
| 作者姓名： | 黄亚驹 陈福集 游丹丹 |
| 摘 要： | 【目的/意义】网民对社会现象及问题表达意见、态度使得网络舆情对社会的影响力越来越大，构建模型对
网络舆情的发展进行预测具有现实意义。【方法/过程】通过信息熵理论控制种群初始化，利用遗传算法较强的全
局搜索能力和粒子群算法的局部搜索能力实现对BP神经网络权值的优化，构建混合算法优化的BP神经网络的网
络舆情预测模型并进行实证分析及对比实验。【结果/结论】结果表明，该模型在预测性能上具有更好的优越性及
稳定性。 |
| 点击此处可从《情报科学》浏览原始摘要信息 | |
| 点击此处可从《情报科学》下载全文 | |
