基于BP神经网络和遗传算法的网络舆情危机预警研究

摘要：

Web2.0时代，如何对网络舆情危机进行有效预警已经成为政府部门的必修课。本文充分考虑了网络舆情危机产生、发展、变化的规律及特点，综合现有指标体系的优缺点，建立了3个一级指标和11个二级指标的网络舆情危机预警的指标体系。利用遗传算法优化BP神经网络的初始权值与阀值，构建了基于BP神经网络和遗传算法的网络舆情危机预警模型。最后，通过仿真实验，结合5个具体案例对该模型进行了验证与分析。实验表明，本文建立的网络舆情预警指标体系与遗传BP神经网络模型是有效可行的，预警准确率要优于标准的BP神经网络网络模型。

关键词：BP神经网络、遗传算法、网络舆情、舆情预警、预警指标

分类号：C930(管理学)

资助基金：教育部人文社会科学基金资助项目“基于大众标注集体智慧的网络群体事件主题分类研究”10YJAZH069;江苏省“六大人才高峰”高层次人才项目“网络化集体智慧及其在群体事件预警中的应用研究”XXRJ-013。

在线出版日期：2014-12-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：18-24