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基于支持向量机的网络舆情预测

作者:郭江民; 王一然; 祝彬; 关晓红网络舆情预测混合蛙跳算法最小二乘支持向量机回归

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。

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网络新媒体技术

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