网络舆情具有小样本特征，而传统方法预测准确率低，容易得到局部最优。为此，提出一种改进黏菌算法优化支持向量机的网络舆情预测模型ISMA-SVM。引入混沌Circle映射机制提高初始种群的多样性；利用对数非线性调节反馈因子均衡算法全局搜索与局部开发；设计透镜成像对立学习机制对最优个体变异，扩展搜索空间并避免算法陷入局部最优。利用改进黏菌优化算法优化支持向量机模型，构建网络舆情预测模型。以若干舆情热点百度指数作为样本进行实证研究，结果表明，改进模型具有更高的数据拟合度，预测准确度更高。
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