【摘要】：為了對(duì)高校大學(xué)生群體性事件網(wǎng)絡(luò)輿情進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)測(cè)并作正確引導(dǎo),提出一種基于改進(jìn)粒子群算法的混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(HANN)的高校網(wǎng)絡(luò)輿情的發(fā)展趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型.HANN首先采用自適應(yīng)調(diào)整策略和混沌理論對(duì)粒子群算法進(jìn)行改進(jìn)得到改進(jìn)粒子群算法(CSA-PSO),再通過(guò)CSA-PSO算法訓(xùn)練徑向基人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RBF ANN)得到;RBF ANN的結(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)通過(guò)試探法確定.通過(guò)實(shí)例測(cè)試和與其它模型比較實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明所提出的HANN方法具有較高的預(yù)測(cè)精確,綜合性能較好.
[Abstract]:In order to accurately predict and guide the network public opinion of college students' mass incidents, A hybrid neural network (hann) based on improved particle swarm optimization algorithm is proposed to predict the development trend of university network public opinion. Han firstly improves the particle swarm optimization algorithm by adaptive adjustment strategy and chaos theory. Group algorithm (CSA-PSO) and radial basis function artificial neural network (RBF Ann) are trained by CSA-PSO algorithm to determine the number of nodes of RBF Ann by heuristic method. The results of practical test and comparison with other models show that the proposed HANN method has higher prediction accuracy and better comprehensive performance.
【作者單位】： 贛南師范大學(xué)數(shù)學(xué)與計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院;贛南師范大學(xué)物理與電子信息學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(51663001) 江西省教育廳科學(xué)技術(shù)研究項(xiàng)目(GJJ150983,GJJ151012) 校級(jí)教改項(xiàng)目(GSJG-2015)
【分類(lèi)號(hào)】：G641;TP183

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7 陳t熀，

本文編號(hào)：2136853