基于EEM D-NAR的突发传染病舆情热度预测研究
Journal of Wuhan University of Technology(Information & Management Engineering)（2019）
Abstract
为了准确地预测舆情发展趋势,选取百度指数作为热度值构成原始时间序列,采用集成经验模态分解(EEMD)对原始时间序列进行离散分解,运用NAR神经网络对各部分进行预测建模并合成,得到热度预测结果.最后,通过对比分析组合模型和单一模型预测结果的精度,说明组合模型热度预测的准确性、有效性.试验结果表明,EEMD-NAR神经网络组合模型可以较好地解决非线性单一序列的预测问题,提高了NAR神经网络模型舆情热度预测的精度,能够为相关部门预测舆情热度的发展趋势提供参考.
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