典型文献
基于改进灰狼优化支持向量回归的网络舆情预测
文献摘要：
网络舆情发展趋势预测对政府相关部门的舆情监测与管控有非常重要的参考意义.针对网络舆情的小样本特性,同时考虑适用模型的时效性和准确度,本文提出一种基于佳点集方法初始化、非线性参数控制以及对引领狼赋权的改进灰狼优化支持向量回归(IGWO-SVR)的网络舆情预测模型,以"新冠肺炎"、"中国梦"等百度指数作为舆情数据样本进行了实证研究.对比实验结果显示,改进后的灰狼优化算法有较强的全局搜索能力、较快的收敛速度以及较好的稳定性.IGWO-SVR网络舆情预测模型有较为突出的准确性与稳定性,能够为政府舆情管控部门提供较好的决策参考.
文献关键词：
网络舆情;灰狼优化;支持向量机;佳点集;新冠肺炎
中图分类号：
作者姓名：
林玲;陈福集;谢加良;李凤
作者机构：
福州大学经济与管理学院,福州350108;集美大学理学院,厦门361021;集美大学大数据建模与智能计算研究所,厦门361021
文献出处：
引用格式：
[1]林玲;陈福集;谢加良;李凤-.基于改进灰狼优化支持向量回归的网络舆情预测)[J].系统工程理论与实践,2022(02):487-498
A类：
B类：
支持向量回归,网络舆情,舆情预测,发展趋势预测,舆情监测,小样本,佳点集,初始化,非线性参数,参数控制,IGWO,SVR,百度指数,舆情数据,灰狼优化算法,全局搜索,搜索能力,收敛速度,政府舆情,决策参考
AB值：
0.311013
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