《表1 0 选情融合预测模型准确性和相对误差》

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《基于民调与网民情感倾向性的选情预测模型》

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民调和网民情感倾向性融合预测结果如表10所示。对比表8、表9和表10，可知反向归一化方法在选区A9预测错误，而在其他13个选区均预测正确；网民情感分类量化模型在选区A9预测正确，而在其他选区的预测效果不佳；基于熵值法的选情融合预测模型则在研究的14个选区中均预测正确，说明选情融合预测模型实现了不同模型之间的优势互补，有效地提高了选举预测的准确率。