沈桂芳

• 1:安徽省公安教育研究院

摘要(Abstract)：

涉及公安机关的舆情热点话题更易引起民众的关注，往往会迅速地在网络上蔓延.对涉警网络舆情的发展态势进行准确预警，有利于公安机关及时有效的应对舆情.但由于涉警网络舆情影响因素众多，呈现出非线性且复杂的变化，因此需要快速、准确地预测其发展趋势.本文首先综合分析、选取了5个影响指标，构建涉警网络舆情指标体系；然后针对涉警网络舆情的复杂性和非线性的特点，采用T-S模糊神经网络来预测其发展趋势；针对舆情样本不足、神经网络训练不充分影响预测准确度的问题，通过集成学习将若干个模糊神经网络预测器组合成强预测模型.最后，通过采集的新浪微博上“12·4望江女孩溺亡事件”数据集进行对比实验，验证了所提方法的有效性和准确性.

关键词(KeyWords)： T-S模糊神经网络;集成学习;涉警网络舆情;趋势预警

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 安徽省高校自然科研重点项目(KJ2020A1124);; 校级重大科研项目(XN2020ZDA03)

作者(Author): 沈桂芳

DOI: 10.16393/j.cnki.37-1436/z.2022.02.024

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