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支持向量機(jī)修正ARIMA誤差的微博熱點(diǎn)預(yù)測(cè)

發(fā)布時(shí)間:2017-06-19 19:12

  本文關(guān)鍵詞:支持向量機(jī)修正ARIMA誤差的微博熱點(diǎn)預(yù)測(cè),由筆耕文化傳播整理發(fā)布。


【摘要】:微博熱點(diǎn)預(yù)測(cè)是一類貧信息、小樣本、不確定性的復(fù)雜預(yù)測(cè)問題。為了提高微博熱點(diǎn)預(yù)測(cè)精度,提出一種基于支持向量機(jī)修正ARIMA誤差的微博熱點(diǎn)預(yù)測(cè)模型(ARIMA-SVM)。首先對(duì)微博數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理、提取主題構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)微博熱點(diǎn)時(shí)間序列,然后采用ARIMA建立網(wǎng)絡(luò)微博熱點(diǎn)預(yù)測(cè)模型,并采用支持向量機(jī)對(duì)ARIMA預(yù)測(cè)誤差進(jìn)行修正得到微博熱點(diǎn)最終預(yù)測(cè)結(jié)果,最后模型性能進(jìn)行仿真測(cè)試。結(jié)果表明,相對(duì)于傳統(tǒng)預(yù)測(cè)模型,ARIMA-SVM提高了網(wǎng)絡(luò)微博熱點(diǎn)的預(yù)測(cè)精度,預(yù)測(cè)結(jié)果具有一定實(shí)用價(jià)值。
【作者單位】: 江蘇海事職業(yè)技術(shù)學(xué)院信息工程系;
【關(guān)鍵詞】網(wǎng)絡(luò)微博熱點(diǎn) 差分自回歸移動(dòng)平均模型 支持向量機(jī) 預(yù)測(cè)
【分類號(hào)】:TP181;TP393.092
【正文快照】: 0引言微博作為現(xiàn)代通信和技術(shù)傳播的一種重要的信息流通途徑,微博熱點(diǎn)分布可能涉及各個(gè)領(lǐng)域,具有突發(fā)性、直接性和實(shí)時(shí)性等特點(diǎn),若不能對(duì)網(wǎng)絡(luò)微博熱點(diǎn)進(jìn)行正確引導(dǎo)和監(jiān)管,負(fù)面網(wǎng)絡(luò)微博熱點(diǎn)會(huì)對(duì)公共安全產(chǎn)生巨大威脅,因此,準(zhǔn)確、提前對(duì)網(wǎng)絡(luò)微博熱點(diǎn)發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè),是非常有意

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  本文關(guān)鍵詞:支持向量機(jī)修正ARIMA誤差的微博熱點(diǎn)預(yù)測(cè),由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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本文編號(hào):463499

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