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基于EMD-XGBoost-AR模型的网络舆情预测研究

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基于EMD-XGBoost-AR模型的网络舆情预测研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-13页
第一章 绪论第13-21页
  1.1 研究背景、目的和意义第13-17页
    1.1.1 研究背景第13-15页
    1.1.2 研究目的及意义第15-17页
  1.2 研究内容及结构安排第17-18页
    1.2.1 研究内容第17-18页
    1.2.2 结构安排第18页
  1.3 技术路线与创新点第18-21页
    1.3.1 技术路线第18-19页
    1.3.2 创新点第19-21页
第二章 网络舆情研究综述第21-36页
  2.1 网络舆情的概念第21页
  2.2 网络舆情的研究现状第21-31页
    2.2.1 网络舆情与交叉学科研究维度第22-23页
    2.2.2 网络舆情生命周期维度第23-31页
    2.2.3 研究现状小结第31页
  2.3 网络媒体与舆论的预测研究第31-35页
    2.3.1 在线网络媒体第31-32页
    2.3.2 舆论预测建模第32-34页
    2.3.3 研究现状小结第34-35页
  2.4 本章小结第35-36页
第三章 网络舆情组合预测模型第36-59页
  3.1 问题描述第36-38页
  3.2 WNN预测模型第38-46页
    3.2.1 小波理论第38-40页
    3.2.2 BP神经网络第40-41页
    3.2.3 WNN模型的建立与优化第41-45页
    3.2.4 WNN模型的预测流程图第45-46页
  3.3 EMD-BPNN预测模型第46-50页
    3.3.1 经验模态分解第46-47页
    3.3.2 EMD-BPNN模型的建立与优化第47-49页
    3.3.3 EMD-BPNN模型的预测流程图第49-50页
  3.4 EMD-XGBoost-AR预测模型第50-57页
    3.4.1 AR模型第51页
    3.4.2 XGBoost算法第51-53页
    3.4.3 EMD-XGBoost-AR模型的建立第53-56页
    3.4.4 EMD-XGBoost-AR模型的预测流程图第56-57页
  3.5 研究讨论与贡献第57-58页
  3.6 本章小结第58-59页
第四章 模型优化和实验对比第59-77页
  4.1 实验环境第59页
  4.2 数据来源及预处理第59-62页
    4.2.1 数据来源第59-60页
    4.2.2 数据预处理第60-62页
  4.3 实验分析第62-73页
    4.3.1 WNN模型的实验过程第62-63页
    4.3.2 EMD-BPNN模型的实验过程第63-67页
    4.3.3 EMD-XGBoost-AR模型的实验过程第67-69页
    4.3.4 模型对比分析第69-73页
  4.4 模型对比与讨论第73-76页
    4.4.1 模型对比第73-75页
    4.4.2 结果讨论第75-76页
  4.5 本章小结第76-77页
结论第77-79页
参考文献第79-84页
攻读学位期间发表的学术论文第84-86页
致谢第86页

本篇论文共86页,点击这进入下载页面
 
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