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基于动态膜神经网络的高校网络舆情预测研究: 收藏
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引用; 《情报探索》2024年第3期 30-38页; 作者：徐蓓蓓刘希玉孙琦齐鲁工业大学(山东省科学院)山东济南250014 山东省科学院情报研究所山东济南250014 山东师范大学商学院管理科学研究院山东济南250014 上海交通大学安泰经济与管理学院上海200030; [目的/意义]高校网络舆情预测在高校应急管理中占据着重要的地位,正确的预测分析能够为舆情的引导和管理提供基础,对增强高校网络舆情应对能力、维护高校和谐稳定有着重要的作用和意义。[方法/过程]应用细胞型P系统的结构和操作,以及膜...; [目的/意义]高校网络舆情预测在高校应急管理中占据着重要的地位,正确的预测分析能够为舆情的引导和管理提供基础,对增强高校网络舆情应对能力、维护高校和谐稳定有着重要的作用和意义。[方法/过程]应用细胞型P系统的结构和操作,以及膜算法的规则,结合遗传算法设计动态算子,优化LSTM神经网络,得到基于动态膜驱动的长短期记忆神经网络预测模型(DM-LSTM),开展高校网络舆情预测研究。[结果/结论]提出一种基于动态膜驱动的长短期记忆神经网络预测模型(DM-LSTM),通过实证研究和对比分析,证明所提出的DM-LSTM模型在预测精度和算法性能方面具有更好的优越性和稳定性。; 来源：详细信息评论

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