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第１４卷第１期智能计算机与应用２０２４年１月
Ｖｏｌ．１４Ｎｏ．１ＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＣｏｍｐｕｔｅｒａｎｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓＪａｎ．２０２４
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文章编号：２０９５２１６３（２０２４）０１００３５０８中图分类号：ＴＰ３９１．９文献标志码：Ａ
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基于改进ＷＯＡＥｌｍａｎ模型的舆情热度预测研究
李嘉琪，张新生
（西安建筑科技大学管理学院，西安７１００５５）
摘要：针对公共卫生舆情事件的突发性和破坏性等问题，为了更精准预测舆情发生时的热度走向，本文构建了基于改进鲸
鱼算法（ＷＯＡ）优化Ｅｌｍａｎ神经网络的舆情热度预测模型。首先根据百度指数和３６０趋势，对２０２０年１月１日至同年２月１９
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日时段“ＣＯＶＩＤ１９”事件的时间序列指标进行选取；其次利用ＷＯＡ优化Ｅｌｍａｎ神经网络初始值和阈值的方法进行训练和预
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测；最后与标准ＢＰ神经网络模型、标准Ｅｌｍａｎ神经网络模型进行对比分析。结果表明，改进ＷＯＡＥｌｍａｎ的平均绝对百分比
误差、均方根误差分别为４．７８４３和２１９３６３．７８４４，该预测模型的预测结果与原始数据更吻合，预测精度和预测误差上更具优
势，在解决突发公共卫生舆情事件热度预测问题上切实有效。
关键词：网络舆情预测；突发公共卫生事件；鲸鱼优化算法；Ｅｌｍａｎ神经网络；ＢＰ神经网络
Ｒｅｓｅａｒｃｈｏｎｐｕｂｌｉｃｏｐｉｎｉｏｎｈｅａｔｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎ
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ｉｍｐｒｏｖｅｄＷＯＡＥｌｍａｎｍｏｄｅｌ
ＬＩＪｉａｑｉ，ＺＨＡＮＧＸｉｎｓｈｅｎｇ
（ＳｃｈｏｏｌｏｆＭａｎａｇｅｍｅｎｔ，Ｘｉ′ａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＡｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｘｉ′ａｎ７１００５５，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎｖｉｅｗｏｆｔｈｅｓｕｄｄｅｎａｎｄｄｅｓｔｒｕｃｔｉｖｅｐｒｏｂｌｅｍｓｏｆｐｕｂｌｉｃｈｅａｌｔｈｐｕｂｌｉｃｏｐｉｎｉｏｎｅｖｅｎｔｓ，ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｐｒｅｄｉｃｔｔｈｅｈｅａｔｔｒｅｎｄ
ｏｆｐｕｂｌｉｃｏｐｉｎｉｏｎｍｏｒｅａｃｃｕｒａｔｅｌｙ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｃｏｎｓｔｒｕｃｔｓａｐｕｂｌｉｃｏｐｉｎｉｏｎｈｅａｔｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｍｏｄｅｌｂａｓｅｄｏｎｉｍｐｒｏｖｅｄｗｈａｌｅａｌｇｏｒｉｔｈｍ
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（ＷＯＡ）ｏｐｔｉｍｉｚｅｄＥｌｍａｎｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ．Ｆｉｒｓｔｌｙ，ｔｈｅｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓｉｎｄｉｃａｔｏｒｓｏｆ＂ＣＯＶＩＤ１９＂ｅｖｅｎｔｓｆｒｏｍＪａｎｕａｒｙ１，２０２０ｔｏ
Ｆｅｂｒｕａｒｙ１９，２０２０ａｒｅｓｅｌｅｃｔｅｄａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏＢａｉｄｕｉｎｄｅｘａｎｄ３６０ｔｒｅｎｄ．Ｓｅｃｏｎｄｌｙ
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