基于新陈代谢GM(1,N)马尔科夫模型的动态网络舆情危机预测

【目的/意义】随着信息通信技术的迅猛发展,网络舆情的社会影响力越来越大,提高网络舆情预警的精确度、舆情信息监测的科学性,有助于相关舆情管理部门对舆情信息进行有效引导。【方法/过程】通过分析影响网络舆情危机的相关因素,采用GM(1,N)进行预测,并对结果进行残差修正,在此基础上,利用马尔科夫模型进行二次修正,最后依据新陈代谢的思想进行数据的新旧更替,建立GM(1,N)马尔科夫动态模型。【结果/结论】结果显示,舆情危机热度预测属于典型的灰色系统研究,通过与其他模型的对比分析可得构建的新陈代谢GM(1,N)马尔科夫动态预测模型精确度更高,是一种有效的舆情危机热度预测方法。