基于ISOA-SVR模型的短期网络舆情预测

作     者：杨赟 张丽丽 YANG Yun;ZHANG Li-li

作者机构：南京工业大学数理科学学院江苏南京211800 

出 版 物：《计算机工程与设计》 (Computer Engineering and Design)

年 卷 期：2024年第45卷第1期

页      面：168-176页

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 08[工学] 081201[工学-计算机系统结构] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：江苏省高校哲学社会科学研究基金项目(2021SJA0219) 

主　　题：网络舆情 支持向量回归 海鸥优化算法 sigmoid函数 多阶段动态扰动 正余弦优化 百度指数 

摘      要：网络舆情传播具有时效性和小样本特征,提出一种改进海鸥算法优化支持向量回归的网络舆情预测模型ISOA-SVR。为提高SOA算法的性能,设计sigmoid函数非线性收敛因子实现种群迁徙与攻击阶段的平滑转换;引入精英个体多阶段动态扰动避免局部最优;设计正余弦优化指引种群位置二次更新,提高局部寻优能力。SVR学习效率高、逼近能力强,但对参数初值敏感、泛化能力仍有不足,利用ISOA算法对SVR优化调参,构建网络舆情预测模型ISOA-SVR。实验结果表明,ISOA-SVR数据拟合度更高,稳定性和收敛性表现更好。