網絡輿情分析

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網絡輿情分析范文第1篇

誕生背景

以前互聯網并不普及，政府機關、企業用“臨時工作小組”來應對輿情危機。

2007年，發生黑磚窯和華南虎事件，網民意見沸騰，互聯網作為一個獨立的輿論平臺開始被關注。

2008年，中國網民達到2.06億人，為世界第一。這一年汶川地震、北京奧運會等大事不斷，網絡新聞發達，日均新聞瀏覽量超過20億人次。網絡輿情監測機構在政府部門、企事業單位中大量出現。

2010年，被稱為“微博元年”，網民意見、觀點高速傳播。一個人與任何一個陌生人之間的間隔不會超過六個人，有時不超過三個。

到2011年5月26日，在百度中輸入關鍵詞“輿情監測”，相關網頁信息有153萬多條，含有“輿情分析師”的網頁信息也多達70多萬條，“輿情分析師招聘”網頁信息有42萬條。

2012年，工信部電子科學技術情報研究所網絡輿情研究中心舉行網絡輿情技能水平考試，并給考試合格者頒發技能水平考試證書。

2013年9月，網絡輿情分析師納入人社部“CETTIC”職業培訓序列，參加培訓并考試合格者可以獲得人社部頒發《網絡輿情分析師職業培訓合格證》。

發證單位：

人力資源和社會保障部

培訓單位：人民網輿情監察室（獨家）

培訓地址：目前僅在北京

培訓人員：主要是黨政機關、企事業單位宣傳部工作人員

培訓科目：輿情產業分析、新媒介素養、輿情分析和研判方法、輿情危機處理與應對、輿情理論分析、在線輿情引導實操、實地觀摩、網絡輿情生態分析，共8門。

培訓課時：5天，共36課時。

培訓費：3980元。另外還有3820元的報名費、考務費、認證費，以及2000元的食宿費，總花費將近1萬元。

培訓周期：

第一、二期培訓間隔期不到一個月

按照2012年工信部網絡輿情技能水平考試項目管理中心規定：

網絡輿情分析師分為三級：

網絡輿情管理師分為兩級：

2013年，輿情分析師業內通行的等級：

網絡輿情分析師可分為四個等級：

網絡輿情分析師的日常工作

網絡輿情分析師主要分布在黨政宣傳部門、門戶網站、商業公司。

以河南某縣網絡信息中心為例，該中心歸縣宣傳部管理，有編制。

分析師們的日常輿情監測工作依賴一個軟件平臺，以該縣城名字為關鍵詞，軟件可以實時監測微博、新聞、論壇、博客、公共聊天室、搜索引擎、圖片、貼吧等，并能將信息分類統計、排序，制出柱狀圖、線型走勢圖等。

通過輿情監測工具，輿情分析師可以將各大網站一網打盡。系統只需輸入關鍵詞，就能自動采集出文章標題與正文，并自動選出疑似負面信息，顯示出特定事件的輿情總量、正負面聲音比例、媒體分布以及發展趨勢等。

H7N9禽流感疫情輿情監測過程

網絡輿情分析范文第2篇

【關鍵詞】網絡輿論 網絡輿情 分析方法和技術 品牌危機管理

品牌危機和網絡輿情

科技的高速發展和擴散以及信息進一步透明公開的趨勢使各企業原先單純基于產品質量、功能和特點的差異化發展策略的有效性日益削弱，再加上“市場全球化”的推動，品牌已經成為確保企業長期發展的有效競爭手段，利用品牌及差異化策略成為企業經營發展戰略的重要組成部分，品牌的建立、管理和維護日益成為企業關注重點。然而在各企業正常運營過程中，品牌的維護和管理能力的差異并不明顯，只有面臨危機時，企業品牌管理、維護、提升的水平和能力才能較為直觀地體現出來。

品牌危機是指突然發生的并能對企業聲譽和生產經營活動構成重大威脅或造成破壞和損失的緊急事件。近年來中國市場上品牌危機事件頻發，危機發生的原因盡管各不相同，但都給企業發展設置了障礙，造成負面影響。尤其是大部分中國本土企業本身內部質量和管理還不健全，抵御風險的能力較差，有時一次危機便足以讓企業長期的投資付諸東流，形象盡毀，黯然退出市場。

在信息爆炸、互聯網方便快捷的時代，網絡輿論的渠道主要有論壇、BBS、聊天室、博客、播客、聚合新聞（RSS）、新聞評論以及即時通訊工具等。它表達快捷、手段多樣、傳授互動，能夠直接迅速地反映出一定時間和空間內，多數民眾對各種社會現象和問題的情緒、態度、觀點和意見，從而形成巨大的社會影響。網絡輿論不僅在宏觀社會危機管理而且在微觀企業危機管理尤其在企業品牌危機的產生、發展、減輕和消退的全過程中扮演著日益重要角色。它既可以是推動危機擴散、惡化的負面角色又可以成為引導、控制危機使企業轉危為安的“救星”。而網絡輿情則是指網絡輿論的總體情況。

近年來發生的企業品牌危機其中許多初始信息往往最早就是通過互聯網披露，引起網民關注，逐步形成熱點話題和社會議題，進而引起傳統媒體注意、跟進深入挖掘報道，問題和事件的社會影響進一步擴大，企業或其它相關部門出面解釋應對，危機逐步減退消失。在這一過程中，網絡自身的特點使網絡輿論具有即時性、直接性、互動性、多樣性、情緒化和偏向性的特點，尤其是對突發事件，網絡能夠迅速形成大范圍、高強度的輿論，再加上網絡的匿名性和隱蔽性，品牌危機中，企業對立面更容易利用網絡輿論人為進行造謠和煽動，促使危機進一步惡化。因此，如何利用網絡輿論，應對品牌危機，加強品牌危機管理能力，維護和提升企業聲譽和形象成為企業應該考慮和實踐的方面。

危機管理模式和相關理論

成功的分散危機需要較好的理解如何在其發生前就做好應對的準備。1995年Gonzalez-Herrero and Pratt 提出了危機管理過程的“四階段模式”即 問題管理、預防計劃編制、危機和后危機四個階段。關于危機管理的理論各種各樣，主要涉及有：

1、“權變規劃理論”，即因時因地依照內外環境和條件變化提前制定規劃是企業做好應對危機的第一步；危機管理小組通過模擬設定相關情景的訓練來進行危機規劃預演；危機發生后的最初幾小時是最重要的，反應速度和工作效率是關鍵；對外和對內信息應該是同樣準確可信的，不準確和虛假信息只會“火上澆油”，進一步惡化形勢；規劃中包含的信息和指導不僅應有助于決策者考慮短期更要幫助其認識到各方面的長期影響。

2、“企業持續運作規劃理論”，這一理論有助于把危機給組織運營造成的中斷危害最小化。首先必須鑒別出保證組織運作的關鍵功能和過程；其次，每個關鍵功能和過程必須有各自的權變規劃；在模擬預演可能的危機情境下測試檢驗權變規劃使組織所有成員對危機的可能性更加敏感和警醒；最終在實際危機發生時，管理小組成員將會做出更加迅速和有效的反應。

3、“結構-功能系統理論”，即進行有效的危機管理關鍵是向相關組織提供信息。這一理論強調信息網絡的錯綜復雜和命令指揮的等級構成組織傳播，把組織中的信息流看成由成員和各種“鏈接”構成的網絡。

4、“創新擴散理論”，即描述創新如何在一段時間通過特定渠道進行散布和溝通的。根據它的基本形式，這一過程和要素主要包括：創新的產生和提出；有經驗或喜歡嘗試的個人或組織的首先應用；其它沒有經驗的個人或組織；能夠把這兩類相互聯系的傳播和溝通渠道；在這一渠道中，相關信息能夠順利地從一方到另一方。

在以上這些理論基礎上，學者專家又提出各種針對企業危機管理的模式與應對策略和方法，品牌危機管理作為企業危機管理的組成部分，其已有的相關處理措施和方法也都以此為基礎。整合、歸納這些理論和方法，得到以下企業品牌危機管理的關鍵點和步驟：即危機發生前的環境監測和預警；危機發生初期的應對和處理；危機得以控制緩和后的恢復和提升；危機結束后的總結和體悟。在這些過程中，對內外環境發展變化的把握和了解、各種訊息的傳播和各個環節的溝通、應對危機的速度和效率是企業品牌危機管理的必備因素，其中對環境和有關危機產生、發展所有信息的動態監控是開展其它工作的基礎，網絡輿論是企業生存發展環境的重要組成部分，尤其在企業危機管理過程中發揮著越來越重要的影響，對網絡輿情的掌握、分析和應用應成為企業品牌危機管理的新途徑和方式。

網絡輿情分析技術和方法

由于網上的信息量十分巨大，僅依靠人工的方法難以應對網上海量信息的收集和處理，因此需要依靠信息技術和相關學科專業知識建立起自動化的網絡輿情分析系統。目前有關輿情分析系統的技術主要有主題檢測和追蹤技術、文本分類、聚類、觀點傾向性識別、自動摘要等計算機文本信息內容識別技術。其中基于關鍵詞統計分析方法的技術相對比較成熟，但在有效性方面還有很大的不足。

目前有關網絡輿情分析的方法的論述和理論不多但總結起來主要有：針對網絡輿論發表的不同空間如各種論壇、博客、播客、網站和不同時間點和時間段考察各種研究指標如議題數量、點擊量、跟貼數量和增長、減少的速度程度等；同時為了增加網絡輿論的可信性和有效性，要進行更深入的關鍵詞布控、語義分析、與主題關切度、評論的長度和輿論出處的權威性和公信力等方面的考量和研究；在抽樣調查方面，一般的社會學調查方法和網絡開放性、匿名性特點相結合可使用非概率抽樣中的目標抽樣、分層抽樣等方式。

網絡輿情分析與

品牌危機管理的結合

網絡輿情分析的各項功能和方法與品牌危機管理各階段有著較高的切合度，企業可以把網絡輿情分析貫穿于危機應對的全過程。具體應用方法如下：

1、危機發生前的環境的監測和預警――網絡輿情搜集、各類主題自動分類和聚類，敏感話題和熱點問題的識別。

危機管理不是局限于危機發生時的匆忙應對，企業必須要在日常運營過程中就建立危機管理系統和長效機制，這首先就要做好企業運營環境的日常監測和預警工作。企業可以結合自身生產經營特點和品牌形象設定要監測的主題；利用關鍵字布控和語義分析，自動分類和聚類，識別敏感話題；也可以從新聞出處權威度、評論數量、發言時間密集程度等方面出發，識別出給定時間段有關企業形象和品牌的熱門話題并對其進行追蹤，以對每個細節的不良變化都做到心中有數，并傳播給其他系統或負責人，從而作好應對危機的準備，減少危機情境的攻擊力和影響力。

2、危機發生初期的應對和處理――突發事件分析，把握事態發生、發展的全貌并進行觀點傾向性分析，預測其發展趨勢。

在這一階段，企業首先要快速、全面地獲得真實準確的信息和輿論狀況以便了解危機波及的程度；其次要把握相關事件的輿論動向，了解多數人對突發事件的態度、意見、觀點和立場，對突發事件的發展趨勢做出預測，從而為快速高效的應對危機提供依據。各大網站新聞評論、博客尤其是BBS最容易形成突發事件的“爆發點”也是最能直接和集中反映網絡輿情的地方，企業可以對突發緊急事件進行跨時間和空間的綜合分析如從新聞的標題、出處、時間、內容、點擊次數、評論人、評論內容、評論數量等方面考察有關事件的新聞評論；對于論壇BBS，可以從帖子的標題、發言人、時間、內容、回帖內容、回帖數量等指標出發進行研究并在此基礎上進行觀點、態度、立場的傾向性分析，通過綜合考察一段時間內人們對其關注程度的變化，進行發展趨勢預測。通過這些方面的網絡輿情分析企業可以因時因地隨時制定和調整危機應對策略和方法。

3、危機控制緩和后的恢復和提升――主題相關性分析和追蹤、輿論關注點的變化。

在品牌危機管理中，往往會涉及到主要三方面的關系，消費者、媒體和公眾，這三方面的立足點和關注點各有側重，企業要隨時把握各方面的輿論動向、關注點、態度和觀點的變化，采取各種措施使各方面滿意，從而將事件淡化，轉移輿論和事件的關注點，并在危機得到控制和緩和后抓住機會轉化危機，使危機成為企業品牌宣傳的機遇，從而恢復和提升企業形象和聲譽。網絡輿情分析可以幫助企業進行主題跟蹤，分析一段時期內相關事件的新發表文章、貼子的話題是否與已有主題相同，從而觀察和確定整體輿論關注點的變化。根據這種變化企業可以發現危機轉化的機遇，結合利益各方需求和觀點的變化，調整、恢復乃至提高自身的品牌形象。

4、危機結束后的總結和體悟――網絡輿情分析數據整理、轉化。

危機結束后的總結階段，根據輿情分析處理后的結果庫生成報告，轉化成企業需要的格式并提供信息檢索功能，企業可根據指定條件對突發事件、熱點問題、輿論傾向性進行查詢，并瀏覽信息的具體內容，為今后的品牌危機管理提供經驗和決策支持，避免重蹈歷史覆轍。

結語

企業要充分利用網絡輿情分析方法和技術，以期能夠對現實中各種有關自身聲譽和形象的網絡輿論及時了解、全面把握，迅速反饋，從而對其進行控制和引導，防范和減少品牌危機的發生。同時，隨著網絡輿情影響力的逐步擴大，網絡輿情分析技術和方法的不斷發展和完善，它將顯示出與企業品牌危機管理過程更高的關聯度和契合度，越來越多的企業應將其視為品牌營銷管理乃至企業發展戰略的重要輔助工具，在不斷的實踐應用中，補充、拓展和深化網絡輿情分析的商業功能。■

參考文獻

①北大方正技術研究院，《以科技手段輔助網絡輿情突發事件的監測分析》，《信息化建設》，2005年第10期

②（美）艾爾巴比，《社會研究方法》，華夏出版社，2005年10月

網絡輿情分析范文第3篇

當前國有大型企業輿情管理的總體情況呈現兩個突出特點：

一是在宣傳工作方面，過度依靠傳統媒體資源，對以互聯網為平臺的新媒體系統缺乏足夠認識與重視。因此，傳播方式僵化、溝通渠道單一成為制約國有大型企業良性輿隋管理的關鍵因素之一。

二是在企業機構設置中沒有專業輿情管理機構或輿情管理機構不成系統。新媒體通過扁平化傳播系統可將信息、觀點迅速大量匯聚，構建了基于個人通信終端的大口碑傳播系統，而當下大型企業在進行輿情管理的時候對“人人皆媒體”的傳播環境認知不足，很容易成為這些“自媒體”的質疑對象。

2010年7月16日，遼寧省大連市開發區新港鎮輸油管道發生爆炸引發火災。多名參戰消防官兵和公安民警經過15個小時連續奮戰，大火被成功撲滅。救災過程中，大連新潛海面執行清理油污任務的消防戰士墜海犧牲，令人扼腕。但與之相關的國企反應卻極為麻木，鮮有慰問感謝的表態。甚至其地方分公司還在不久后召開了“7·16”火災事故搶險救援表彰大會。這種舉動經報端披露即刻引起輿論強烈反彈。

正因在突發事件處理上的一系列失誤，使火災事故成為“導火索”，媒體的矛頭開始直指這一大型壟斷企業，“某某公司發文規范用詞禁提壟斷”“某某公司中秋節萬元禮單”等負面消息不斷出現，給企業的社會形象帶來損失。

構建輿情管理體系的幾個方面

在當前輿情環境下，一些企業也做出了積極調整，初步構建了自身的輿情管理體系。總體來說，這些具體措施可以概括為以下幾個方面：

第一、加強官方媒體建設，建立具有快速反應能力的信息機制。面對此起彼伏的網絡輿論事件，國有大型企業比較重視官方網站、報紙、雜志的傳播價值，發揮其信息公開的作用。同時也在不斷推動傳統媒體探索傳播改革，重建傳統媒體公信力，特別調整傳統宣傳手法和話語模式，建立基于親民、普適價值的話語體系，在此基礎上致力于不斷完善更具親和力、更能夠實現輿論引導的信息機制。

第二、不斷提升與媒體溝通能力。一旦出現有關企業的敏感不實信息，企業可與媒體有效溝通，控制虛假、等信息的擴散；同時與媒體的良好關系也保證企業的正面形象可以通過各類媒體向社會傳播。

第三、組建專業輿情引導和管理機構。國有大型企業近年來不斷補充相關專業人才，在原有公關（宣傳）機構中建立了輿情分析、輿情引導、輿情調控等專業部門。這些專業部門在企業遇到輿情風險的時候可以提前介入，將風險控制在很低的水平上，在無重大輿情時，這些部門也可以通過議程設置，為企業營造良好的輿隋環境。

第四、加大輿情監控的經費投入。除上述三方面的資金投入外，還可引入第三方機制，投資購買第三方網絡輿情監控系統，聘請專業輿情分析與管理機構，采用更科學的方法監控網絡輿情。

雖然，國有大型企業已經重視輿情并做了大量有效的工作，但在輿情管理上還存在一些問題和不足。觀念上，國有大型企業輿情管理基本上采取的是爆發后滅火加滅火后冷卻的處理方式。這屬于輿情封堵的思想，這樣的觀念雖然能夠解一時的困境，但很容易在社會大眾內心深處積累更多的誤解和不滿，一旦再次發生輿情，其帶來的負面影響會更大，因此堵的觀念是影響輿隋管理的首要因素。

輿情管理的優化建議

網絡輿情分析范文第4篇

2016年1月，兩岸年輕網民在網絡社交媒體臉書上使用自創表情包，進行了有關反的交流，形式生動、觀點鮮明、交鋒激烈，成為一場參與度、關注度均較高的兩岸民間思想交流活動，被媒體稱為“FB表情包大戰”。本文借鑒視覺語言的相關理論對其進行分析，并探討其作用、存在問題及對策。

網絡表情在中國的發展簡史

網絡表情是人們在網絡交流時用以傳遞信息，尤其是思想感情信息的一種視覺語言，按其表現形式可分為字符表情和圖片表情兩種。其中，圖片表情又可分為純圖形、文字與圖形相結合兩種。目前流行于我國的表情包大多為圖片表情，其中往往同時包含兩種類型。

我國于1994年接入國際互聯網，但互聯網真正開始進入人們的日常生活是在1997年。而從1997年至今，三種類型的網絡表情先后出現：首先是字符表情，即主要采用較為單調的純字符加以表示的網絡表情，例如，用“：）”“：P”和“：D”分別表示“微笑”“吐舌頭笑”和“大笑”；其次是純圖形的圖片表情，其中以QQ默認表情最為流行。騰訊的QQ默認表情于2003年出現，包括面部表情、物品、身體姿態等多種圖形，歷經多次修訂，成為中國應用最廣泛的網絡表情。原生于日本的世界級網絡表情Emoji表情這時亦開始在中國應用；最后出現的是文字與圖形相結合的圖片表情，其中較為典型的如暴走漫畫風格的表情包和各種卡通主題的表情包。例如，姚明版、兵庫北版、金館長版的暴走漫畫表情包和阿貍、悠嘻猴、兔斯基題材的表情包都曾紅極一時。

網絡表情視覺語言構成要素

視覺語言是由不同的視覺構成要素按照一定的設計原則組合在一起，用以傳達特定意義的符號系統。視覺語言的構成要素主要包括文字、色彩和圖形，不同類型的網絡表情的視覺構成要素和設計特點亦有所不同。

第一，字符表情。由純字符組成，其視覺構成要素主要為字符。字符表情中的字符由標點符號、特殊字符和英文字母等組成，以象形的方式表現面部表情、身體姿態及其衍生的心理狀態。例如，網絡表情“：-O”橫看形似張大嘴巴的人臉，表示“驚訝”；“：-/”則形似撇著嘴巴的臉部，表示“懷疑”。由于字符表情可以無縫嵌入到文字內容中，因此字體、字號、文字顏色及背景色等排版設計通常以自然、和諧為原則，隨所嵌入的文字內容的排版設計的變化而變化。

第二，純圖形的圖片表情。其視覺構成要素主要為圖形和色彩，圖形通常具有形象獨特、表情鮮明的特點，而不同題材的圖片表情又具有不同的視覺表現風格。例如，QQ默認表情包主要采用了黃種人形象和企鵝形象，線條簡潔流暢，形狀稚拙古樸，色彩明快大方，氣韻生動傳神。又如姚明暴漫表情包，主色調為黑白兩色，運用白描手法，線條凝練、筆觸奔放、色彩單一、表情夸張，瞬間給人帶來強烈的視覺沖擊感。

第三，文字與圖形相結合的圖片表情。其視覺構成要素主要有文字、圖形和色彩。其中圖形、色彩部分的特點與純圖形的圖片表情相似，而文字部分，流行于我國網絡中的圖片表情的文字以中文為主，通常帶有網絡流行文化的烙印，具有口語化、娛樂化的特點。關于圖片表情中文字與圖形的結合，在內容方面，文字是圖形的再現、詮釋和深化，圖形是文字直觀而形象的體現。

如何破解網絡表情存在的難題

在兩岸網民“FB表情包大戰”中，大陸年輕網民自發組織，以文化交流和反“”為目的，主要使用了文字與圖形相結合的圖片表情作為溝通方式。

在他們所使用的圖片表情中，圖形部分包括了大陸美景美食、黃子韜、爾康、天線寶寶等多種題材；文字部分則包羅萬象，內容從互相“嗆聲”到愉快聊天，話題從“大陸的美景美食美德”“大陸的影視劇”到“簡體字與繁體字之爭”再到“臺灣的歷史知識”“臺灣的地位”……這些網絡表情亦莊亦諧，亦雅亦俗，在體現大陸多元、開放、富有生機的網絡文化的同時，也深化了雙方對兩岸關系的正確認知。

但是，網絡表情作為一種相對新興的事物，在創作、使用或監管上都難免存在一些問題，那么，在網絡表情的應用中要注意什么？采取哪些相應對策？

第一，部分網絡表情本身存在不符合語言規范、低俗等問題。例如，廣泛流傳于網絡的“然并卵”網絡表情，其中文字“然并卵”是“然而這并沒有什么卵用”的縮略語，有生造詞匯與詞義消極頹廢之嫌。又如，2015年，某公司推出的“豎中指”圖片表情，這一手勢在世界范圍內均被視為用以侮辱人的、不禮貌的、粗俗的手勢，因此引起了較大爭議。

第二，與一般語言一詞多義、多詞近義的情況類似，網絡表情亦存在多義、近義等現象，運用或理解不當極易產生歧義。例如，字符表情“Orz”形似一個人跪在地上的樣子，既可以用來形容失意或沮喪的心情，也可以表示“五體投地”、佩服及膜拜的意思。

第三，網絡表情的監管具有較大難度。目前，網絡表情的監管主要適用國家有關網絡信息傳播的各種政策與規定，這些規定使得網絡表情的創作、使用與監管有了清晰的法律法規依據。但是，網絡表情的監管仍然存在諸多難題，主要體現在以下兩方面：一是由于多數網絡表情采取圖片格式，且數量眾多、傳播迅速、范圍廣泛，因此給監管技術、裝備、人員素質和管控過程帶來較大的挑戰；二是由于網絡表情大多通過社交媒體進行傳播，因此對其的監管稍有不當，可能涉嫌對個人隱私的侵犯。而要解決這兩大難題，首先要求監管機構加大監管投入，攻克技術難關，提高監管能力，創新監管方式，在盡可能維護個人隱私的基礎上采取有效的監管措施；其次還要求全社會通力合作，建立和完善互聯網行業自律機制，加強網民的網絡媒體素養教育，并呼吁社會公眾共同參與監督。

參考文獻

1.阿南：《2015年年度詞匯竟然是個表情》，http：//.cn/ system/2015/11/19/030639842.shtml，2015年11月19日。

2.閆潔：《“笑哭”表情占據社交網站，推特上使用65億次》，http：//news.xinhuanet. com/world/2016-01/04/c_128590847. htm，2016年1月4日。

3.魯南商報：《“笑哭了”表情最強逆襲當選》，http：///shtml/ lnsb/20151121/164146.shtml，2015年11月21日。

網絡輿情分析范文第5篇

關鍵詞：果樹；病情指數；BP神經網絡；預測分析

中圖分類號：S436 文獻標識碼：A DOI：10.11974/nyyjs.20160932187

1 方法原理[1]及算法思想

在果樹病情指數預測分析問題中：果樹病情指數f與雜交后代皮孔縱徑L （mm）、皮孔橫徑B（mm）、皮孔面積A（mm）、皮孔密度D（cm2）等因素相關。因此通過SPSS軟件建立BP神經網絡進行分析預測。

本次實驗采用SPSS軟件，進行實驗操作。根據數據自身特點，創建神經網絡模型。本次實驗數據，采用自動網絡體系，得到一個隱含層為2層的神經網絡。通過修改參數，建立不同結構的神經網絡模型。設建立的3個BP神經網絡模型為：隱含層個數分別為2，2，1；學習率分別為0.2，0.4，0.2。對比各個神經網絡模型的結果，根據誤差平方和最小及相對誤差最小，找到最優神經網絡結構。

初始化網絡權重，前饋型網絡輸入，隱含層函數：雙曲正切函數，取實數值參數將其變換（-1，1）范圍。自動體系選擇為隱藏層所有單位的激活函數。輸出層的函數為：線性常數函數。反向誤差傳播。一路向前，最終在輸出層得到實際輸出，通過與預期輸出比較得到誤差，求出該層誤差效能，并反向傳播，求出每一層誤差效能。網絡權重與神經元偏置調整。向后傳播誤差同時調整網絡權重和神經元的權值。判斷結束。

2 建立模型及分析預測

2.1 BP神經網絡的構建

將樣本數據輸入SPSS數據中，點擊轉化，隨機數字生成器。點擊分析，神經網絡，多層感知器，將果樹病情指數f選入因變量，雜交后代皮孔縱徑L （mm）、皮孔橫徑B（mm）、皮孔面積A（mm）、皮孔密度D（cm2）選入因子變量的位置。點擊分區，由個案相對數量隨機分配個案。隨機分配每個樣本的培訓、檢驗和支持的個案相對數量比率。點擊體系結構，選擇隱含層為雙層。點擊培訓，培訓類型選批處理。優化算法選擇梯度下降，最初學習率為0.2。點擊選項，選擇終止條件。

2.2 預測分析

由上述過程建立BP神經網絡，得到網絡信息，共有2個隱含層：第1個隱含層為9個節點，第2個隱含層為7個節點，同時可以得知BP神經網絡的誤差平方和的預測結果，如圖1，圖2。

2.3 BP神經網絡模型優化

重復上述步驟，可更改初始隱含層數和學習率的值，得到不同誤差，從而對BP神經網絡模型進行優化，當修改隱含層個數及學習率時，得到結果。

經過對比分析，當隱含層個數為2，學習率為0.2時，該神經網絡模型很好地預測果樹病情指數值，其效果最好。此時第1個隱含層有9個節點，第2個隱含層有7個節點。預測值比較準確，且該模型性能較好。

3 結論與討論

果樹病情指數分析對于未來果樹種植業發展有至關重要的影響。本研究通過建立BP神經網絡模型達到果樹病情指數預測分析的目的。分析結果表明，應用BP神經網絡進行果樹病情指數分析是合理的，為解決果樹種植問題提供一種全新思路，促進了農業的發展。