网络舆情是全球化与信息化大浪潮冲击下的产物,是民众以信息化的方式表达各自看法、观点、态度和情感信息的集合。网络既是一种对社会的监督,又是一种对社会舆情的直接反映。随着互联网技术在全球范围内的飞速发展,网络舆情对政治生活秩序、经济发展和社会稳定的影响也与日俱增。因此网络舆情引起越来越多国内外学者的关注。基于此,研究网络舆情演化规律、特点和影响因素,分析和预测网络舆情传播趋势和影响,有助于政府管理和控制舆情发展态势以及企业应对突发事件、处理网络舆情、规避其负面影响的扩大。因此本文从分析网络舆情演化机理与动力学特性出发,建立网络舆情的演化模型,对网络舆情进行预测研究,主要研究内容有如下几个方面:(1)分析研究网络舆情概念、网络舆情演化概念、主体、动力学演变机理和基本模型,确定网络舆情基本特征和影响因素,为网络舆情演化模型的建立做准备。(2)元胞自动机可以通过简单的局部相互作用构成复杂动态系统的演化,结合网络舆情的特征,制定网络舆情演化规则,建立基于元胞自动机的网络舆情演化模型。然后借鉴线上网络和线下网络互相耦合作用这个思想,由两层元胞网格分别构成线上网络和线下网络,通过演化规则相互作用,建立双层耦合元胞自动机网络舆情演化模型,分析划分层次以及不同因素对网络舆情信息传播过程的影响。(3)元胞自动机的网络结构是规则网络,而实际的网民之间的联系是个复杂网络,结合复杂网络理论和网络舆情演化规则,分别建立小世界网络的网络舆情演化模型和无标度网络的网络舆情演化模型两种不同网络拓扑结构的演化模型,分析和研究了在不同网络拓扑结构和不同演化规则下的网路舆情演化规律。(4)对网络舆情的时间序列进行预测研究。首先在百度指数平台上采集关键词的趋势指数作为网络舆情发展的时间序列,再利用混沌理论的相空间重构确定重构矢量,然后用最大Lyapunov指数法判断网络舆情时间序列是否具有混沌特性,经数据仿真结果表明,网络舆情发展时间序列具有混沌特性。然后提出储备池神经网络的预测模型,并对预测模型进行改进,用复杂网络拓扑结构代替储备池,用二范数正则化模型求解输出权值,再用混合协同进化算法优化预测模型结构参数,提出改进储备池神经网络的预测模型,并将其用于网络舆情的预测。为进一步验证改进的预测模型的有效性,对部分混沌时间序列进行预测。经过对网络舆情和混沌时间序列的预测仿真实验,结果表明改进模型具有精确性、快速性和自适应性等优点,也可将此预测模型应用于其他领域。本文建立的网络舆情演化模型和预测模型,为网络舆情的研究提供了一种新思路,丰富了网络舆情演化的理论与方法,为引导和控制网络舆情提供理论支撑和参考价值,对维护社会稳定和促进发展具有重要意义。