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论文研究-改进回声状态网络的热点话题预测模型.pdf
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为了提高网络热点话题的预测精度，针对传统回声状态网络存在的不足，提出一种改进回声状态网络的网络热点话题预测模型。
首先将一维的网络热点话题时间序列重构成多维时间序列，然后采用改进回声状态网络对多维时间序列进行学习，建立网络热点话题预测模型，最后对模型功能进行仿真测试。
结果表明，改进回声状态网络可对网络热点话题的变化趋势进行准确刻画，网络热点话题的预测精度得以提高，而具有更好的应用价值。
为了提高网络热点话题的预测精度，针对传统回声状态网络存在的不足，提出一种改进回声状态网络的网络热点话题预测模型。
首先将一维的网络热点话题时间序列重构成多维时间序列，然后采用改进回声状态网络对多维时间序列进行学习，建立网络热点话题预测模型，最后对模型功能进行仿真测试。
结果表明，改进回声状态网络可对网络热点话题的变化趋势进行准确刻画，网络热点话题的预测精度得以提高，而具有更好的应用价值。
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