期刊文献+

基于数据分解的网络舆情热度预测

下载PDF
导出
摘要 针对传统时序数据预测算法难以提取潜在特征的问题,基于数据分解的研究思路,提出了一种以编码解码器为框架融合注意力机制和ConvLSTM神经网络的预测模型。利用EEMD算法将原始序列分解为本征模态函数,分别对分量进行建模和预测,实现网络舆情时间序列的预测。实验结果表明,提出的模型具有较好的预测性能。
作者 孙立平
机构地区 东北大学理学院
出处 《电脑编程技巧与维护》 2023年第6期96-98,共3页 Computer Programming Skills & Maintenance
  • 相关文献

参考文献3

二级参考文献39

  • 1Blei D M, Lafferty J D. Dynamic Topic Models[C]//Proc. of the 23rd International Conference on Machine Learning. Pittsburgh, USA: ACM Press, 2006: 113-120.
  • 2Stewart A, Chen Ling, Paiu R, et al. Discovering Information Diffusion Paths from Blogosphere for Online Advertising[C]//Proc of the 1 st International Workshop on Data Mining and Audience Intelligence for Advertising. San Jose, USA: ACM Press, 2007: 46-53.
  • 3Zeng Jianping, Zhang Shiyong, Wu Chengrong, et al. Predictive Model for Internet Public Opinion[C]//Proc. of the 4th International Conference on Fuzzy Systems and Knowledge Discovery. Haikou, China: IEEE Press, 2007:7-11.
  • 4Huang N E, Shen Zheng, Long S R, et al. The Empirical Mode Decomposition and the Hilbert Spectrum for Nonlinear and Non-stationary Time Series Analysis[J]. Proceedings of the Royal Society, 1998, 454(1971): 903-995.
  • 5Niang O, Del6chelle E, Lemoine J. A Spectral Approach for Sifting Process in Empirical Mode Decomposition[J]. IEEE Transactions on Signal Processing, 2010, 58(11): 5612-5623.
  • 6艾瑞咨询集团.全球最具影响力中文论坛100强[EB/OL].(2009-03-14).http,://bbs.ifeng.com/zhuanti/bbstopl00/index.html.
  • 7Chen Peiyuan, Pedersen T, Bak-Jensen B, et al. ARIMA-based Time Series Model of Stochastic Wind Power Generation[J]. IEEE Transactions on Power Systems, 2010, 25(2): 667-676.
  • 8龚纯, 王正林. 精通Matlab最优化计算[M]. 2版. 北京: 电子工业出版社, 2012.
  • 9中国互联网络信息中心(CNNIC).第37次中国互联网络发展状况统计报告[R].北京:中国互联网信息中心,2016.
  • 10薛圈圈.基于BP神经网络的网络舆情危机预警研究[J].图书情报工作,2011,20:59-63.

共引文献75

相关作者

内容加载中请稍等...

相关机构

内容加载中请稍等...

相关主题

内容加载中请稍等...

浏览历史

内容加载中请稍等...
;
使用帮助 返回顶部