网络舆情预测方法及系统

1.一种网络舆情预测方法，其特征在于，包括：
预处理步骤，对网络舆情信息进行预处理，获取进行预测所需的时间序列；
预测模型建立步骤，根据经预处理获得的所述时间序列，建立相应的预测模型；
预测步骤，基于所述预测模型预测网络舆情的发展趋势。
2.根据权利要求1所述的网络舆情预测方法，其特征在于，所述预处理步骤进一步包括：
数据采集及聚类步骤，采集网络舆情信息并对所述网络舆情信息进行聚类；
热点获取步骤，依据聚类结果，获取热点网络舆情信息；
时间序列获取步骤，对所述热点网络舆情信息进行数据聚合，获得进行预测所需的时间序列。
3.根据权利要求2所述的网络舆情预测方法，其特征在于，所述预测模型建立步骤中，依据所述时间序列，建立的预测模型为逆向误差传播人工神经网络模型。
4.根据权利要求3所述的网络舆情预测方法，其特征在于，所述预测模型建立步骤中，所述逆向误差传播人工神经网络模型包括输入层、隐蔽层和输出层；该模型建立步骤进一步包括：
人工神经网络结构建立步骤，建立逆向误差传播人工神经网络结构，确定所述输入层、所述隐蔽层、所述输出层的神经元个数；
参数值确定步骤，确定所述时间序列中参数的取值；
预估算步骤，通过训练，预估算学习率、动量项两个参数的值；
检测步骤，检验所述预测模型的有效性。
5.一种网络舆情预测系统，其特征在于，包括：
预处理模块，用于网络舆情信息进行预处理，获取进行预测所需的时间序列；
预测模型建立模块，用于根据经预处理获得的所述时间序列，建立相应的预测模型；
预测模块，用于基于所述预测模型预测网络舆情的发展趋势。
6.根据权利要求5所述的网络舆情预测系统，其特征在于，所述预处理模块进一步包括：
数据采集及聚类单元，用于采集网络舆情信息并对所述网络舆情信息进行聚类；
热点获取单元，用于依据聚类结果，获取热点网络舆情信息；
时间序列获取单元，用于对所述热点网络舆情信息进行数据聚合，获得进行预测所需的时间序列。
7.根据权利要求6所述的网络舆情预测系统，其特征在于，所述预测模型建立模块中，依据所述时间序列，建立的预测模型为逆向误差传播人工神经网络模型。
8.根据权利要求7所述的网络舆情预测系统，其特征在于，所述预测模型建立模块中，所述逆向误差传播人工神经网络模型包括输入层、隐蔽层和输出层；该预测模型建立模块进一步包括：
人工神经网络结构建立单元，用于建立逆向误差传播人工神经网络结构，确定所述输入层、所述隐蔽层、所述输出层的神经元个数；
参数值确定单元，用于确定所述时间序列中参数的取值；
预估算单元，用于通过训练，预估算学习率、动量项两个参数的值；
检测单元，用于检验所述预测模型的有效性。

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