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基于混合算法和BP神经网络的网络舆情预测研究

2018-02-05分类号:G206

【作者】黄亚驹  陈福集  游丹丹  
【部门】福州大学经济与管理学院  
【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。
【关键词】网络舆情  信息熵  遗传算法  粒子群算法  BP神经网络
【基金】国家自然科学基金项目(71271056)
【所属期刊栏目】情报科学
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