【摘要】本文研究的内容主要是基于BP神经网络的网络舆情预测。其中分两个重点内容：一是网络预警指标体系的建立；二是BP神经网络的舆情预测模型的构建。本文首先介绍目前网络舆情研究的现状，介绍了一些与论文有关的概念，如舆情、网络舆情、BP神经网络等，还分析了网络舆情的特征及网络舆情事件的演变发展规律。其次，进行网络预警指标体系的建立。本文的指标体系分三个层次，四个维度，共11个指标。其中的四个维度分别为舆情热度指标、舆情传播指标、舆情倾向指标、舆情可信度指标。最后，构建网络舆情预警模型，包含了使用八爪鱼采集器采集网络热点数据，通过MATLAB构建基于BP神经网络的舆情预警模型。通过对近期热点事件“美国制裁中兴”的分析，运用网络预警模型对其进行预警，验证模型的准确性。

【关键词】BP神经网络  网络舆情  指标体系  舆情热点  MATLAB

目录

摘要

Abstract

一、绪论-5

（一）研究背景-5

（二）国内外研究现状-5

1.总体研究现状-5

2.国外研究现状-6

3.国内研究现状-6

（三）研究目的-8

（四）研究思路与结构-8

1. 整体思路-8

2. 研究结构与框架-9

二、基于BP神经网络的舆情研究理论基础-10

（一）网络舆情的基本概念-10

1.舆情概念-10

2.网络舆情概念-10

3.网络舆情的特征-10

4.网络舆情事件的演变过程-11

（二）BP神经网络的基本概念-12

1.BP神经网络概念-12

2.BP神经网络原理-12

三、网络舆情预警模型的构建-15

（一）网络预警指标体系的构建-15

1.指标体系构建原则-15

2.指标体系的构建-16

（二）网络舆情热点数据的采集-17

1.舆情信息采集系统-17

2.舆情热点的发现-12

（三）基于BP神经网络的网络舆情模型的建立-18

1. BP神经网络应用于网络舆情危机预的可行性分析-18 

2. BP神经网络模型结构的选取-18

四、网络舆情预警实例分析-19

（一）“美国制裁中兴”案例情况介绍-19

1. “美国制裁中兴”案例简介-19

2. “美国制裁中兴”案例发展情况概述-20

（二）案例数据采集-20

1.数据采集的详细过程-20

2.样本数据的归一处理-22

3.训练样本和预测样本-23

（三）BP神经网络的构建-24

1.输出层、输入层及隐含层节点数确定-24

2.BP神经网络的编程及结果-24

五、结论与展望-27

（一）结论-27

（二）不足与展望-28

参考文献-29