本文關鍵詞： 青少年壓力 微博 預測 時間序列 K線圖　出處：《清華大學》2015年博士論文　論文類型：學位論文

【摘要】：青少年們已經成為社會中最有壓力的群體之一,調查顯示,各國的青少年均遭受嚴重的壓力困擾,自殺更是成為青少年的重要死因。因此,及時了解青少年的壓力狀況,預測其可能的心理壓力趨勢,成為一個重要的研究問題。隨著社交網絡的快速發(fā)展,越來越多的青少年青睞于使用這種生動的富媒體交互方式來獲取信息及自我表達,這為我們通過微博來獲得青少年的心理壓力信息成為了可能。本文通過微博來預測青少年的心理壓力趨勢,這些壓力預測結果可以對青少年起到預警的作用,有壓力的青少年可以及時調整他們的行為方式,采取合理的應對措施來緩解壓力,以防壓力的長期累積導致嚴重的心理問題。青少年的老師及監(jiān)護者也可以更好地了解青少年的壓力狀況,提供及時的個性化指導,幫助青少年們釋放壓力。本文的主要研究工作包括以下幾方面:1.預測青少年下一個時刻的心理壓力值。本文通過對青少年微博中檢測出的壓力數據進行數據聚集、缺失值填補等數據預處理工作,得到了多因素的壓力時間序列。論文采用了多因素時間序列模型來對青少年的壓力變化規(guī)律進行建模,并進一步考慮事件對青少年心理壓力的影響,通過事件趨勢挖掘來得到事件壓力變化模式,此對時間序列模型的預測數據進行修正,從而實現更加準確的預測。實驗結果表明,通過考慮多個壓力因素及事件修正,可以明顯改善預測效果。2.預測青少年下一個時刻的心理壓力值變化�；谇嗌倌晷睦韷毫ψ兓c股市價格波動的相似性,論文引入股票趨勢分析中最常用的K線理論來表示青少年的壓力值信息,并通過基于K線的壓力模式匹配,從歷史K線序列中捕捉壓力趨勢變化信號,實現了對下一個時刻的壓力值變化趨勢的預測,即壓力增大、減小還是不變。實驗表明基于K線的壓力值變化趨勢預測模型的預測誤差為16.21%,優(yōu)于其它幾種趨勢分析方法。3.預測青少年未來的心理壓力變化幅度。論文通過K線理論,結合模糊的數據表示來預測青少年未來的心理壓力變化幅度,即青少年未來的壓力峰值或波谷,和其距離壓力峰值或波谷的時間跨度。論文采用了基于統計和聚類的兩種方法來確定模糊集的隸屬度函數,并通過模糊決策樹從模糊壓力時間序列中發(fā)現壓力變化規(guī)則,據此實現對壓力變化幅度的預測。實驗結果表明了基于模糊K線的預測模型的有效性。
[Abstract]:Teenagers have become one of the most stressful groups in society. Surveys show that young people in all countries are suffering from serious stress problems, and suicide has become an important cause of death among teenagers. Predicting the possible trend of psychological stress has become an important research issue. With the rapid development of social networks, more and more teenagers prefer to use this vivid rich media interaction to obtain information and self-expression. This makes it possible for us to obtain the psychological stress information of teenagers through Weibo. This paper predicts the psychological stress trends of teenagers through Weibo. These stress prediction results can serve as a warning to teenagers. Under pressure, teenagers can adjust their behavior in a timely manner and take reasonable measures to relieve the stress. To prevent the long-term accumulation of stress leading to serious psychological problems. Adolescent teachers and guardians can also better understand the stress situation of teenagers, provide timely personalized guidance, The main research work of this paper includes the following aspects: 1. Predict the psychological stress of teenagers at the next moment. Based on the data preprocessing work such as missing value filling, the multi-factor stress time series is obtained. In this paper, the multi-factor time series model is used to model the changing law of adolescent stress. Furthermore, considering the influence of events on adolescents' psychological stress, the change pattern of event stress is obtained through event trend mining, which modifies the prediction data of time series model and realizes more accurate prediction. By considering several stress factors and event correction, the prediction effect can be improved significantly. 2. To predict the change of psychological stress value of teenagers at the next moment. Based on the similarity between adolescent psychological pressure change and stock market price fluctuation, In this paper, the most commonly used K-line theory in stock trend analysis is introduced to express the pressure value information of teenagers, and through K-line based stress pattern matching, the change signal of pressure trend is captured from the historical K-line sequence. The prediction of the change trend of the pressure value at the next moment is realized, that is, the pressure increases. The experimental results show that the prediction error of the prediction model based on K line is 16.21, which is superior to other trend analysis methods .3.The range of psychological stress change of teenagers in the future is predicted. Combined with fuzzy data expressions to predict the range of future psychological stress among teenagers, that is, the peak or trough of future stress among teenagers. In this paper, two methods based on statistics and clustering are used to determine the membership function of fuzzy sets, and the rules of pressure change are found from fuzzy pressure time series by fuzzy decision tree. The experimental results show that the prediction model based on fuzzy K line is effective.
【學位授予單位】：清華大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：B844.2

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本文編號：1527253