【摘 要】
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为科学构建震灾网络舆情风险评估体系,在舆情监测指标构建基础上提出基于加速遗传算法的BP神经网络(AGABP)风险评估方法。依据网络舆情演化理论,围绕震灾网络舆情的物理属性
【机 构】
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西南科技大学经济管理学院,四川雪宝乳业集团有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金项目“多源风险下基于期权契约的供应链优化模型研究”（71702156）
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为科学构建震灾网络舆情风险评估体系,在舆情监测指标构建基础上提出基于加速遗传算法的BP神经网络(AGABP)风险评估方法。依据网络舆情演化理论,围绕震灾网络舆情的物理属性和社会属性提出2个维度、4个二级指标和10个三级指标的震灾网络舆情风险监测指标体系。在评估方法上,针对常规评估系统对非线性、高维度和非正态评估问题的局限性,利用BP网络能够以任意均方差的精度逼近任意平方可积非线性连续函数的优势,将BP网络用于震灾网络舆情风险监测评估中,并用加速遗传算法(AGA)对BP网络参数进行优化,以解决常规BP网络存在训练速度慢和容易过早收敛的问题。通过随机样本数据对AGABP模型进行自学习训练,并用实际样本数据验证,结果表明:与BP神经网络、逻辑斯蒂曲线相比,本研究所构建的AGABP模型在收敛速度、评估准确度上有明显优势,能够用于震灾网络舆情风险管理实践中。
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