基于EEMD和随机分形算法的SVR在网络舆情预测上的应用研究

论文摘要

随着信息化时代的到来,互联网成为人们获取和传递信息的关键工具。这使得以互联网为载体的网络舆情具有更快的传播速度和更广的影响范围。因此,对网络舆情进行有效的控制和预防可以有助于保持和谐稳定的社会环境。其中,预测网络舆情趋势是控制网络舆情的关键步骤之一。对网络舆情进行准确的预测可以协助政府或有关部门对其进行监控和提前做好舆情控制工作的准备。所以,构建准确的网络舆情预测模型有着极其重要的社会应用价值。在近几年,机器学习方法在网络舆情预测上的应用得到高度关注,如支持向量回归。但是网络舆情走势复杂,并可能伴有噪声,单纯的机器学习方法难以达到较高的预测精度。另外,机器学习方法之身有较多参数,并且需要针对具体问题进行调整和优化。针对这些不足,本文基于支持向量回归,提出三个有效的改进策略,来提高支持向量回归的网络舆情预测精度。针对网络舆情具有噪声的特点,本文采用集成经验模态分解方法将原始网络舆情时间序列分解为多个子序列,并以自适应的方式,获取最优子序列数量,对各个子序列进行支持向量回归建模和重构,用于网络舆情预测。不同种类核函数,以及不同参数使得支持向量回归具有不同的拟合和预测效果。本文融合各个核函数,并采用随机分形算法对参数进行优化,提出新的多核支持向量回归模型用于网络舆情预测。另外,本文将集成经验模态分解和多核支持向量回归以双循环的方式组合为一个网络舆情预测模型。其中,内循环采用随机分形算法对支持向量回归中的参数进行优化,外循环对集成经验模态分解子序列数量进行调整。为验证本文提出的三种网络舆情预测模型实际的预测效果,本文收集了“一带一路”和“里约奥运会”的百度指数和微指数数据,并基于数据进行拟合建模和预测。实验结果表明,本文提出的三种模型在总体预测精度上均优于单纯支持向量回归方法。其中,组合集成经验模态分解和多核支持向量回归的模型具有最优的预测效果。

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文章来源

类型: 硕士论文

作者: 赵冰

导师: 莫赞

关键词: 网络舆情预测,集合经验模态分解,随机分型算法,支持向量回归

来源: 广东工业大学

年度: 2019

分类: 基础科学,社会科学Ⅱ辑,经济与管理科学

专业: 数学,社会学及统计学,宏观经济管理与可持续发展

单位: 广东工业大学

分类号: F224;C912.63

DOI: 10.27029/d.cnki.ggdgu.2019.000465

总页数: 82

文件大小: 1969K

下载量: 67

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