《表5 情感值时间序列建模及预测》

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《城市画像视角下的社会公众情感演化研究》

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利用R软件对公众情感值时间序列进行建模分析，情感值时间序列建模需要以一定规模的数据量为基础，因此以每2个月为时间窗口进行划分，共得到30个时间窗口，利用前29个时间窗口内的数据进行建模与预测，最后1个时间窗口内的数据进行结果验证。以城市文化中“好”和“恶”两类主要情感的情感值时间序列为例构建ARIMA模型，通过自相关系数和偏自相关系数判断序列的平稳性，如果是非平稳序列，可以利用差分转化为平稳序列。经过ADF单位根检验，得到两类情感的情感值时间序列都是平稳的，即d=0，因此采用ARMA模型进行预测。对构建的ARMA模型进行残差白噪声检验（Ljung-Box Test），得到P值均大于5%，说明残差是白噪声，即模型设定合理。最终建立时间序列模型并得到预测结果如表5所示，其中α为常数项，εt为随机产生的均值为0、方差为σ2的正态分布随机数。