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摘要
【目的】研究突发事件网络舆情发展趋势的预测问题。【方法】综合考虑多重不确定因素对网络舆情演化的影响,本文基于数据分解的研究思路,利用自适应噪声完备集成经验模态分解、BP神经网络以及相空间重构理论构建基于CEEMDAN-BP的舆情预测方法,并结合多起突发事件案例进行实证研究。【结果】研究结果表明,CEEMDAN-BP模型能够较好地预测突发事件网络舆情的发展趋势,三个案例事件舆情预测的平均绝对误差分别为8.60%、17.98%、11.97%,其模型的预测性能优于CEEMDAN-SVM、EMD-BP、EMD-SVM、BP神经网络模型以及SVM模型。【局限】实验数据是以天为单位进行统计,未能全面反映出舆情演变的变化趋势。【结论】基于数据分解构建的CEEMDAN-BP模型能够有效预测突发事件网络舆情的发展趋势,可为相关部门做好突发事件网络舆情的管控和预警提供理论支持。
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