摘要
话题趋势预测影响因素众多,为了降低因影响因素多带来的计算复杂度,文章中利用主成分分析将多个可能相关的变量化为几个互不相关的主成分变量,并对这些不相关的变量运用GM(1,1)模型分别进行预测,并将预测之值代入GM(1,N)预测模型中,从而得到灰系统主成分话题预测模型,有效降低了热门话题预测的复杂度,最后实证了方法的可行性。
出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2015年第6期38-40,共3页
Statistics & Decision
基金
教育部2014年度人文社会科学研究规划青年基金项目(14YJC710032)
陕西省软科学项目(2013KRM02-01)
西北工业大学人文社科与管理振兴基金资助项目(RW201215)
西北工业大学高教基金资助项目(2013GJY13)
