郭江民 王一然 祝彬 关晓红.基于支持向量机的网络舆情预测[J].网络新媒体技术,2017,6(5):29-35
基于支持向量机的网络舆情预测
  
DOI:
中文关键词:  网络舆情预测; 混合蛙跳算法; 最小二乘支持向量机回归;
英文关键词:
基金项目:
作者单位
郭江民 王一然 祝彬 关晓红 中国航天系统科学与工程研究院 北京 100048 中国航天科技国际交流中心 北京 100048 
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中文摘要:
      针对网络舆情时间序列具有样本数少、非线性、贫信息等特点,本文采用改进后的混合蛙跳算法——最小二乘支持向量机模型进行网络舆情预测。首先利用反向学习策略构造初始化种群,其次利用自适应移动因子改进蛙群个体更新步长,然后根据适应度方差动态调整蛙群个体的变异概率更新全局最优解。经过改进后的混合蛙跳算法对最小二乘支持向量机的两个重要参数——核函数的宽度参数σ、正则化参数γ进行寻优,应用到网络舆情预测中。
英文摘要:
      
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