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[目的/意义] 精准预测与掌握舆情事件的发展，及时发现网络舆情中的潜在危机，对社会的稳定发展具有重要意义。 [方法/过程] 网络舆情演化具有随机性、非线性、复杂性、因素之间不确定性等特征，利用粒子群算法（PSO）优化GM（1,1）幂模型参数，结合GM（1,N）模型构建组合灰色模型，用于预测网络舆情热度发展趋势，并通过“莆田系事件”的舆情数据对模型预测性能进行验证。 [结果/结论] 仿真结果表明，基于粒子群算法的GM（1,1）幂模型能够较好的解决非线性单序列的预测问题。同时，组合灰色模型比多因素灰色模型预测精确度更高，在网络舆情预测上具有一定的优势。
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情报杂志
ISSN： 1002-1965
CN： 61-1167/G3
Year： 2018
Issue： 7
Volume： 37
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