论文部分内容阅读
在对复杂网络中微信热点信息发现趋势预测模型研究过程中,微信热点信息一旦数据较大,会形成信息特征的不平稳性,信息形成混淆,采用当前算法建立的预测模型对网络中微信热点信息的混淆特征分解不够详细,无法精确反映微信热点信息发现趋势变化的特征,在建模过程中存在误差大的问题。提出采用改进灰色二阶算法的复杂网络中微信热点信息发现趋势预测建模方法。针对在复杂的网络中微信热点信息发现时间序列的非平稳特征,融合经验模式分解原理将其分解成等多个本征模式分量,利用灰色二阶算法组建相应的热点信息趋势平稳的时间序列预测模型,利用发现