基于GM(1,1)的网络舆情热度预测模型研究

摘要

对“新冠肺炎”相关的原创微博内容开展耦合GM(1,1)和信息熵的舆情热度预测分析模型研究,实现对公共事件的网络舆情热度的短期预测分析。实验研究结果表明,GM(1,1)模型可以有效地对公开疫情事件的网络舆情热度进行短期预测;另外,从模型分析可得,四月初民众对“新冠肺炎”疫情事件的态度波动很小、基本处于平稳状态,符合现实实际。