基于ARIMA和改進(jìn)LSTM的突發(fā)事件輿情熱度預(yù)測(cè)
所屬分類(lèi)：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
所需積分：0分積分不夠怎么辦,？
文檔介紹：針對(duì)突發(fā)重大公共衛(wèi)生事件的網(wǎng)絡(luò)輿情熱度預(yù)測(cè)模型存在較大誤差問(wèn)題,，文章選取百度指數(shù)作為輿情熱度，提出了AMRIMA預(yù)測(cè)和改進(jìn)的LSTM預(yù)測(cè)方法,。首先,使用ARIMA模型預(yù)測(cè)新冠肺炎疫情以天為單位的輿情熱度,；其次，使用改進(jìn)LSTM預(yù)測(cè)新冠肺炎疫情以小時(shí)為單位的輿情熱度,在LSTM中加入注意力機(jī)制,，實(shí)現(xiàn)了提高預(yù)測(cè)精度的目的,；最后，得出預(yù)測(cè)結(jié)果,。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,，ARIMA算法和改進(jìn)LSTM算法能更準(zhǔn)確預(yù)測(cè)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(cè)精度,。
現(xiàn)在下載
VIP會(huì)員,，AET專(zhuān)家下載不扣分；重復(fù)下載不扣分,，本人上傳資源不扣分,。