| 基于ARIMA和改進LSTM的突發(fā)事件輿情熱度預(yù)測 | |
| 所屬分類：技術(shù)論文 | |
| 上傳者：zhoubin333 | |
| 文檔大小：1315 K | |
| 標(biāo)簽： 突發(fā)事件 輿情熱度 ARIMA | |
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| 文檔介紹：針對突發(fā)重大公共衛(wèi)生事件的網(wǎng)絡(luò)輿情熱度預(yù)測模型存在較大誤差問題，文章選取百度指數(shù)作為輿情熱度，提出了AMRIMA預(yù)測和改進的LSTM預(yù)測方法。首先,使用ARIMA模型預(yù)測新冠肺炎疫情以天為單位的輿情熱度；其次，使用改進LSTM預(yù)測新冠肺炎疫情以小時為單位的輿情熱度,在LSTM中加入注意力機制，實現(xiàn)了提高預(yù)測精度的目的；最后，得出預(yù)測結(jié)果。實驗結(jié)果表明，ARIMA算法和改進LSTM算法能更準(zhǔn)確預(yù)測網(wǎng)絡(luò)輿情熱度值，有效提高了網(wǎng)絡(luò)輿情熱度的預(yù)測精度。 | |
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