基于ARIMA和改進(jìn)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?。?span>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(jìn)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(jìn)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(jī)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(jìn)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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