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情报探索 ›› 2023, Vol. 1 ›› Issue (6 ): 1-.
• 理论探索 •
基于LAL的微博舆情演化趋势预测与实证研究*
（中国人民警察大学智慧警务学院 河北廊坊 065000）
摘要：
［目的／意义］实现对微博舆情演化趋势的有效预测，为舆情预警和相关部门舆情治理提供有力依据。［方法／过程］定义了微博舆情信息量，并提出了一种微博舆情信息量组合预测模型，该模型分别利用Logistic模型学习舆情信息量变化规律，ARIMA模型学习舆情信息量线性关系，LSTM模型学习舆情信息量非线性关系。在此基础上，使用方差倒数法求得组合权重，最后将各单项预测结果进行加权求和得到组合预测结果。［结果／结论］实验表明，Logistic-ARIMA-LSTM（LAL）组合预测模型不仅能够捕捉舆情信息量的整体演化趋势，而且能够捕捉时间序列中的线性关系和非线性关系，有效降低预测误差。LAL模型可以应用于舆情预警、舆情反转识别和舆情推演等方面，为相关部门进行舆情治理提供参考。
