基于经验模态分解-自回归组合模型的网络舆情预测

来源 :计算机应用 | 被引量 : 17次 | 上传用户：fengye3355

【摘要】

：

随着大数据时代的到来,网络舆情数据呈现信息量大和领域覆盖广等特征。面对复杂的网络舆情数据时,传统单一模型预测能力有限,不能对舆情趋势进行有效预测。针对此问题,提出一种基于经验模态分解-自回归(EMD-AR)改进的组合模型——EMD-ARXG模型,应用于复杂网络舆情的预测。该模型利用经验模态分解算法对时间序列进行分解,然后通过自回归模型对分解后的时间序列进行各自趋势拟合,建立子模型。最后再对各个子模

【作者】

：

莫赞赵冰黄艳莹

【机构】

：

广东工业大学管理学院

【出处】

：

计算机应用

【发表日期】

：

2018年03期

【关键词】

：

趋势拟合网络舆情预测经验模态分解自回归极限梯度提升残差学习 trend fitting network public opinion predict

【基金项目】

：

国家自然科学基金资助项目（711710）,“十二五”国家科技支撑计划重大课题（2011BAD13811）,广东省海洋经济创新发展区域示范专项（GD2013-D01-001）.

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