基于神经网络和遗传算法的网络舆情感知预测方法及系统

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基于神经网络和遗传算法的网络舆情感知预测方法及系统
申请号:CN202510639175
申请日期:2025-05-19
公开号:CN120408318A
公开日期:2025-08-01
类型:发明专利
摘要
本发明公开了基于神经网络和遗传算法的网络舆情感知预测方法及系统,涉及人工智能技术领域,包括:接收金融网络舆情数据,对金融网络舆情数据进行预处理,得到处理后的金融网络舆情数据,将处理后的金融网络舆情数据内的非结构化文本转化为结构化特征,得到结构化金融网络舆情数据;将结构化金融网络舆情数据输入至预先建立的LSTM模型内,得到时序预测标签数据,将时序预测标签数据输入至预先建立的MLP‑GA模型内,输出得到金融网络舆情感知预测结果;有效提升了金融风险预测的准确性以及模型的泛化能力。
技术关键词
金融网络 遗传算法 情感类别 标签 时序 文本 多层堆叠结构 滑动窗口技术 ReLU函数 随机梯度下降 梯度下降法 批量数据 人工智能技术 数据处理模块 处理器 样本 传播算法 预测系统