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基于改进狼群算法优化LSTM网络的舆情演化预测 被引量:1
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作者 李若晨 肖人彬 《复杂系统与复杂性科学》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期1-11,共11页
为提高预测舆情演化趋势的能力,提出了一种基于改进狼群算法(IWPA)优化长短期记忆(LSTM)神经网络的舆情演化预测模型。采用Halton Sequence进行初始化,提高种群多样性;设计步长因子进行高斯-正弦扰动变换,提高狼群探索开发能力;结合鲸... 为提高预测舆情演化趋势的能力,提出了一种基于改进狼群算法(IWPA)优化长短期记忆(LSTM)神经网络的舆情演化预测模型。采用Halton Sequence进行初始化,提高种群多样性;设计步长因子进行高斯-正弦扰动变换,提高狼群探索开发能力;结合鲸鱼优化算法中的螺旋改进围攻机制,增强狼群的局部搜索能力;引入记忆力机制,使用双向记忆种群增加狼群协同合作能力,将改进后的狼群算法应用到LSTM神经网络的超参数预测。采用“新冠疫情”和“食品安全”等关键词作为实例,证明了IWPA-LSTM神经网络舆情演化预测模型具有良好的准确性和普适性,适用于多种舆情演化的预测。 展开更多
关键词 舆情演化预测 狼群算法 LSTM神经网络 Halton Sequence 正弦扰动 鲸鱼螺旋围攻机制 记忆力机制
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