网络舆情分析

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网络舆情分析范文第1篇

诞生背景

以前互联网并不普及，政府机关、企业用“临时工作小组”来应对舆情危机。

2007年，发生黑砖窑和华南虎事件，网民意见沸腾，互联网作为一个独立的舆论平台开始被关注。

2008年，中国网民达到2.06亿人，为世界第一。这一年汶川地震、北京奥运会等大事不断，网络新闻发达，日均新闻浏览量超过20亿人次。网络舆情监测机构在政府部门、企事业单位中大量出现。

2010年，被称为“微博元年”，网民意见、观点高速传播。一个人与任何一个陌生人之间的间隔不会超过六个人，有时不超过三个。

到2011年5月26日，在百度中输入关键词“舆情监测”，相关网页信息有153万多条，含有“舆情分析师”的网页信息也多达70多万条，“舆情分析师招聘”网页信息有42万条。

2012年，工信部电子科学技术情报研究所网络舆情研究中心举行网络舆情技能水平考试，并给考试合格者颁发技能水平考试证书。

2013年9月，网络舆情分析师纳入人社部“CETTIC”职业培训序列，参加培训并考试合格者可以获得人社部颁发《网络舆情分析师职业培训合格证》。

发证单位：

人力资源和社会保障部

培训单位：人民网舆情监察室（独家）

培训地址：目前仅在北京

培训人员：主要是党政机关、企事业单位宣传部工作人员

培训科目：舆情产业分析、新媒介素养、舆情分析和研判方法、舆情危机处理与应对、舆情理论分析、在线舆情引导实操、实地观摩、网络舆情生态分析，共8门。

培训课时：5天，共36课时。

培训费：3980元。另外还有3820元的报名费、考务费、认证费，以及2000元的食宿费，总花费将近1万元。

培训周期：

第一、二期培训间隔期不到一个月

按照2012年工信部网络舆情技能水平考试项目管理中心规定：

网络舆情分析师分为三级：

网络舆情管理师分为两级：

2013年，舆情分析师业内通行的等级：

网络舆情分析师可分为四个等级：

网络舆情分析师的日常工作

网络舆情分析师主要分布在党政宣传部门、门户网站、商业公司。

以河南某县网络信息中心为例，该中心归县宣传部管理，有编制。

分析师们的日常舆情监测工作依赖一个软件平台，以该县城名字为关键词，软件可以实时监测微博、新闻、论坛、博客、公共聊天室、搜索引擎、图片、贴吧等，并能将信息分类统计、排序，制出柱状图、线型走势图等。

通过舆情监测工具，舆情分析师可以将各大网站一网打尽。系统只需输入关键词，就能自动采集出文章标题与正文，并自动选出疑似负面信息，显示出特定事件的舆情总量、正负面声音比例、媒体分布以及发展趋势等。

H7N9禽流感疫情舆情监测过程

网络舆情分析范文第2篇

【关键词】网络舆论 网络舆情 分析方法和技术 品牌危机管理

品牌危机和网络舆情

科技的高速发展和扩散以及信息进一步透明公开的趋势使各企业原先单纯基于产品质量、功能和特点的差异化发展策略的有效性日益削弱，再加上“市场全球化”的推动，品牌已经成为确保企业长期发展的有效竞争手段，利用品牌及差异化策略成为企业经营发展战略的重要组成部分，品牌的建立、管理和维护日益成为企业关注重点。然而在各企业正常运营过程中，品牌的维护和管理能力的差异并不明显，只有面临危机时，企业品牌管理、维护、提升的水平和能力才能较为直观地体现出来。

品牌危机是指突然发生的并能对企业声誉和生产经营活动构成重大威胁或造成破坏和损失的紧急事件。近年来中国市场上品牌危机事件频发，危机发生的原因尽管各不相同，但都给企业发展设置了障碍，造成负面影响。尤其是大部分中国本土企业本身内部质量和管理还不健全，抵御风险的能力较差，有时一次危机便足以让企业长期的投资付诸东流，形象尽毁，黯然退出市场。

在信息爆炸、互联网方便快捷的时代，网络舆论的渠道主要有论坛、BBS、聊天室、博客、播客、聚合新闻（RSS）、新闻评论以及即时通讯工具等。它表达快捷、手段多样、传授互动，能够直接迅速地反映出一定时间和空间内，多数民众对各种社会现象和问题的情绪、态度、观点和意见，从而形成巨大的社会影响。网络舆论不仅在宏观社会危机管理而且在微观企业危机管理尤其在企业品牌危机的产生、发展、减轻和消退的全过程中扮演着日益重要角色。它既可以是推动危机扩散、恶化的负面角色又可以成为引导、控制危机使企业转危为安的“救星”。而网络舆情则是指网络舆论的总体情况。

近年来发生的企业品牌危机其中许多初始信息往往最早就是通过互联网披露，引起网民关注，逐步形成热点话题和社会议题，进而引起传统媒体注意、跟进深入挖掘报道，问题和事件的社会影响进一步扩大，企业或其它相关部门出面解释应对，危机逐步减退消失。在这一过程中，网络自身的特点使网络舆论具有即时性、直接性、互动性、多样性、情绪化和偏向性的特点，尤其是对突发事件，网络能够迅速形成大范围、高强度的舆论，再加上网络的匿名性和隐蔽性，品牌危机中，企业对立面更容易利用网络舆论人为进行造谣和煽动，促使危机进一步恶化。因此，如何利用网络舆论，应对品牌危机，加强品牌危机管理能力，维护和提升企业声誉和形象成为企业应该考虑和实践的方面。

危机管理模式和相关理论

成功的分散危机需要较好的理解如何在其发生前就做好应对的准备。1995年Gonzalez-Herrero and Pratt 提出了危机管理过程的“四阶段模式”即 问题管理、预防计划编制、危机和后危机四个阶段。关于危机管理的理论各种各样，主要涉及有：

1、“权变规划理论”，即因时因地依照内外环境和条件变化提前制定规划是企业做好应对危机的第一步；危机管理小组通过模拟设定相关情景的训练来进行危机规划预演；危机发生后的最初几小时是最重要的，反应速度和工作效率是关键；对外和对内信息应该是同样准确可信的，不准确和虚假信息只会“火上浇油”，进一步恶化形势；规划中包含的信息和指导不仅应有助于决策者考虑短期更要帮助其认识到各方面的长期影响。

2、“企业持续运作规划理论”，这一理论有助于把危机给组织运营造成的中断危害最小化。首先必须鉴别出保证组织运作的关键功能和过程；其次，每个关键功能和过程必须有各自的权变规划；在模拟预演可能的危机情境下测试检验权变规划使组织所有成员对危机的可能性更加敏感和警醒；最终在实际危机发生时，管理小组成员将会做出更加迅速和有效的反应。

3、“结构-功能系统理论”，即进行有效的危机管理关键是向相关组织提供信息。这一理论强调信息网络的错综复杂和命令指挥的等级构成组织传播，把组织中的信息流看成由成员和各种“链接”构成的网络。

4、“创新扩散理论”，即描述创新如何在一段时间通过特定渠道进行散布和沟通的。根据它的基本形式，这一过程和要素主要包括：创新的产生和提出；有经验或喜欢尝试的个人或组织的首先应用；其它没有经验的个人或组织；能够把这两类相互联系的传播和沟通渠道；在这一渠道中，相关信息能够顺利地从一方到另一方。

在以上这些理论基础上，学者专家又提出各种针对企业危机管理的模式与应对策略和方法，品牌危机管理作为企业危机管理的组成部分，其已有的相关处理措施和方法也都以此为基础。整合、归纳这些理论和方法，得到以下企业品牌危机管理的关键点和步骤：即危机发生前的环境监测和预警；危机发生初期的应对和处理；危机得以控制缓和后的恢复和提升；危机结束后的总结和体悟。在这些过程中，对内外环境发展变化的把握和了解、各种讯息的传播和各个环节的沟通、应对危机的速度和效率是企业品牌危机管理的必备因素，其中对环境和有关危机产生、发展所有信息的动态监控是开展其它工作的基础，网络舆论是企业生存发展环境的重要组成部分，尤其在企业危机管理过程中发挥着越来越重要的影响，对网络舆情的掌握、分析和应用应成为企业品牌危机管理的新途径和方式。

网络舆情分析技术和方法

由于网上的信息量十分巨大，仅依靠人工的方法难以应对网上海量信息的收集和处理，因此需要依靠信息技术和相关学科专业知识建立起自动化的网络舆情分析系统。目前有关舆情分析系统的技术主要有主题检测和追踪技术、文本分类、聚类、观点倾向性识别、自动摘要等计算机文本信息内容识别技术。其中基于关键词统计分析方法的技术相对比较成熟，但在有效性方面还有很大的不足。

目前有关网络舆情分析的方法的论述和理论不多但总结起来主要有：针对网络舆论发表的不同空间如各种论坛、博客、播客、网站和不同时间点和时间段考察各种研究指标如议题数量、点击量、跟贴数量和增长、减少的速度程度等；同时为了增加网络舆论的可信性和有效性，要进行更深入的关键词布控、语义分析、与主题关切度、评论的长度和舆论出处的权威性和公信力等方面的考量和研究；在抽样调查方面，一般的社会学调查方法和网络开放性、匿名性特点相结合可使用非概率抽样中的目标抽样、分层抽样等方式。

网络舆情分析与

品牌危机管理的结合

网络舆情分析的各项功能和方法与品牌危机管理各阶段有着较高的切合度，企业可以把网络舆情分析贯穿于危机应对的全过程。具体应用方法如下：

1、危机发生前的环境的监测和预警――网络舆情搜集、各类主题自动分类和聚类，敏感话题和热点问题的识别。

危机管理不是局限于危机发生时的匆忙应对，企业必须要在日常运营过程中就建立危机管理系统和长效机制，这首先就要做好企业运营环境的日常监测和预警工作。企业可以结合自身生产经营特点和品牌形象设定要监测的主题；利用关键字布控和语义分析，自动分类和聚类，识别敏感话题；也可以从新闻出处权威度、评论数量、发言时间密集程度等方面出发，识别出给定时间段有关企业形象和品牌的热门话题并对其进行追踪，以对每个细节的不良变化都做到心中有数，并传播给其他系统或负责人，从而作好应对危机的准备，减少危机情境的攻击力和影响力。

2、危机发生初期的应对和处理――突发事件分析，把握事态发生、发展的全貌并进行观点倾向性分析，预测其发展趋势。

在这一阶段，企业首先要快速、全面地获得真实准确的信息和舆论状况以便了解危机波及的程度；其次要把握相关事件的舆论动向，了解多数人对突发事件的态度、意见、观点和立场，对突发事件的发展趋势做出预测，从而为快速高效的应对危机提供依据。各大网站新闻评论、博客尤其是BBS最容易形成突发事件的“爆发点”也是最能直接和集中反映网络舆情的地方，企业可以对突发紧急事件进行跨时间和空间的综合分析如从新闻的标题、出处、时间、内容、点击次数、评论人、评论内容、评论数量等方面考察有关事件的新闻评论；对于论坛BBS，可以从帖子的标题、发言人、时间、内容、回帖内容、回帖数量等指标出发进行研究并在此基础上进行观点、态度、立场的倾向性分析，通过综合考察一段时间内人们对其关注程度的变化，进行发展趋势预测。通过这些方面的网络舆情分析企业可以因时因地随时制定和调整危机应对策略和方法。

3、危机控制缓和后的恢复和提升――主题相关性分析和追踪、舆论关注点的变化。

在品牌危机管理中，往往会涉及到主要三方面的关系，消费者、媒体和公众，这三方面的立足点和关注点各有侧重，企业要随时把握各方面的舆论动向、关注点、态度和观点的变化，采取各种措施使各方面满意，从而将事件淡化，转移舆论和事件的关注点，并在危机得到控制和缓和后抓住机会转化危机，使危机成为企业品牌宣传的机遇，从而恢复和提升企业形象和声誉。网络舆情分析可以帮助企业进行主题跟踪，分析一段时期内相关事件的新发表文章、贴子的话题是否与已有主题相同，从而观察和确定整体舆论关注点的变化。根据这种变化企业可以发现危机转化的机遇，结合利益各方需求和观点的变化，调整、恢复乃至提高自身的品牌形象。

4、危机结束后的总结和体悟――网络舆情分析数据整理、转化。

危机结束后的总结阶段，根据舆情分析处理后的结果库生成报告，转化成企业需要的格式并提供信息检索功能，企业可根据指定条件对突发事件、热点问题、舆论倾向性进行查询，并浏览信息的具体内容，为今后的品牌危机管理提供经验和决策支持，避免重蹈历史覆辙。

结语

企业要充分利用网络舆情分析方法和技术，以期能够对现实中各种有关自身声誉和形象的网络舆论及时了解、全面把握，迅速反馈，从而对其进行控制和引导，防范和减少品牌危机的发生。同时，随着网络舆情影响力的逐步扩大，网络舆情分析技术和方法的不断发展和完善，它将显示出与企业品牌危机管理过程更高的关联度和契合度，越来越多的企业应将其视为品牌营销管理乃至企业发展战略的重要辅助工具，在不断的实践应用中，补充、拓展和深化网络舆情分析的商业功能。■

参考文献

①北大方正技术研究院，《以科技手段辅助网络舆情突发事件的监测分析》，《信息化建设》，2005年第10期

②（美）艾尔巴比，《社会研究方法》，华夏出版社，2005年10月

网络舆情分析范文第3篇

当前国有大型企业舆情管理的总体情况呈现两个突出特点：

一是在宣传工作方面，过度依靠传统媒体资源，对以互联网为平台的新媒体系统缺乏足够认识与重视。因此，传播方式僵化、沟通渠道单一成为制约国有大型企业良性舆隋管理的关键因素之一。

二是在企业机构设置中没有专业舆情管理机构或舆情管理机构不成系统。新媒体通过扁平化传播系统可将信息、观点迅速大量汇聚，构建了基于个人通信终端的大口碑传播系统，而当下大型企业在进行舆情管理的时候对“人人皆媒体”的传播环境认知不足，很容易成为这些“自媒体”的质疑对象。

2010年7月16日，辽宁省大连市开发区新港镇输油管道发生爆炸引发火灾。多名参战消防官兵和公安民警经过15个小时连续奋战，大火被成功扑灭。救灾过程中，大连新潜海面执行清理油污任务的消防战士坠海牺牲，令人扼腕。但与之相关的国企反应却极为麻木，鲜有慰问感谢的表态。甚至其地方分公司还在不久后召开了“7·16”火灾事故抢险救援表彰大会。这种举动经报端披露即刻引起舆论强烈反弹。

正因在突发事件处理上的一系列失误，使火灾事故成为“导火索”，媒体的矛头开始直指这一大型垄断企业，“某某公司发文规范用词禁提垄断”“某某公司中秋节万元礼单”等负面消息不断出现，给企业的社会形象带来损失。

构建舆情管理体系的几个方面

在当前舆情环境下，一些企业也做出了积极调整，初步构建了自身的舆情管理体系。总体来说，这些具体措施可以概括为以下几个方面：

第一、加强官方媒体建设，建立具有快速反应能力的信息机制。面对此起彼伏的网络舆论事件，国有大型企业比较重视官方网站、报纸、杂志的传播价值，发挥其信息公开的作用。同时也在不断推动传统媒体探索传播改革，重建传统媒体公信力，特别调整传统宣传手法和话语模式，建立基于亲民、普适价值的话语体系，在此基础上致力于不断完善更具亲和力、更能够实现舆论引导的信息机制。

第二、不断提升与媒体沟通能力。一旦出现有关企业的敏感不实信息，企业可与媒体有效沟通，控制虚假、等信息的扩散；同时与媒体的良好关系也保证企业的正面形象可以通过各类媒体向社会传播。

第三、组建专业舆情引导和管理机构。国有大型企业近年来不断补充相关专业人才，在原有公关（宣传）机构中建立了舆情分析、舆情引导、舆情调控等专业部门。这些专业部门在企业遇到舆情风险的时候可以提前介入，将风险控制在很低的水平上，在无重大舆情时，这些部门也可以通过议程设置，为企业营造良好的舆隋环境。

第四、加大舆情监控的经费投入。除上述三方面的资金投入外，还可引入第三方机制，投资购买第三方网络舆情监控系统，聘请专业舆情分析与管理机构，采用更科学的方法监控网络舆情。

虽然，国有大型企业已经重视舆情并做了大量有效的工作，但在舆情管理上还存在一些问题和不足。观念上，国有大型企业舆情管理基本上采取的是爆发后灭火加灭火后冷却的处理方式。这属于舆情封堵的思想，这样的观念虽然能够解一时的困境，但很容易在社会大众内心深处积累更多的误解和不满，一旦再次发生舆情，其带来的负面影响会更大，因此堵的观念是影响舆隋管理的首要因素。

舆情管理的优化建议

网络舆情分析范文第4篇

2016年1月，两岸年轻网民在网络社交媒体脸书上使用自创表情包，进行了有关反的交流，形式生动、观点鲜明、交锋激烈，成为一场参与度、关注度均较高的两岸民间思想交流活动，被媒体称为“FB表情包大战”。本文借鉴视觉语言的相关理论对其进行分析，并探讨其作用、存在问题及对策。

网络表情在中国的发展简史

网络表情是人们在网络交流时用以传递信息，尤其是思想感情信息的一种视觉语言，按其表现形式可分为字符表情和图片表情两种。其中，图片表情又可分为纯图形、文字与图形相结合两种。目前流行于我国的表情包大多为图片表情，其中往往同时包含两种类型。

我国于1994年接入国际互联网，但互联网真正开始进入人们的日常生活是在1997年。而从1997年至今，三种类型的网络表情先后出现：首先是字符表情，即主要采用较为单调的纯字符加以表示的网络表情，例如，用“：）”“：P”和“：D”分别表示“微笑”“吐舌头笑”和“大笑”；其次是纯图形的图片表情，其中以QQ默认表情最为流行。腾讯的QQ默认表情于2003年出现，包括面部表情、物品、身体姿态等多种图形，历经多次修订，成为中国应用最广泛的网络表情。原生于日本的世界级网络表情Emoji表情这时亦开始在中国应用；最后出现的是文字与图形相结合的图片表情，其中较为典型的如暴走漫画风格的表情包和各种卡通主题的表情包。例如，姚明版、兵库北版、金馆长版的暴走漫画表情包和阿狸、悠嘻猴、兔斯基题材的表情包都曾红极一时。

网络表情视觉语言构成要素

视觉语言是由不同的视觉构成要素按照一定的设计原则组合在一起，用以传达特定意义的符号系统。视觉语言的构成要素主要包括文字、色彩和图形，不同类型的网络表情的视觉构成要素和设计特点亦有所不同。

第一，字符表情。由纯字符组成，其视觉构成要素主要为字符。字符表情中的字符由标点符号、特殊字符和英文字母等组成，以象形的方式表现面部表情、身体姿态及其衍生的心理状态。例如，网络表情“：-O”横看形似张大嘴巴的人脸，表示“惊讶”；“：-/”则形似撇着嘴巴的脸部，表示“怀疑”。由于字符表情可以无缝嵌入到文字内容中，因此字体、字号、文字颜色及背景色等排版设计通常以自然、和谐为原则，随所嵌入的文字内容的排版设计的变化而变化。

第二，纯图形的图片表情。其视觉构成要素主要为图形和色彩，图形通常具有形象独特、表情鲜明的特点，而不同题材的图片表情又具有不同的视觉表现风格。例如，QQ默认表情包主要采用了黄种人形象和企鹅形象，线条简洁流畅，形状稚拙古朴，色彩明快大方，气韵生动传神。又如姚明暴漫表情包，主色调为黑白两色，运用白描手法，线条凝练、笔触奔放、色彩单一、表情夸张，瞬间给人带来强烈的视觉冲击感。

第三，文字与图形相结合的图片表情。其视觉构成要素主要有文字、图形和色彩。其中图形、色彩部分的特点与纯图形的图片表情相似，而文字部分，流行于我国网络中的图片表情的文字以中文为主，通常带有网络流行文化的烙印，具有口语化、娱乐化的特点。关于图片表情中文字与图形的结合，在内容方面，文字是图形的再现、诠释和深化，图形是文字直观而形象的体现。

如何破解网络表情存在的难题

在两岸网民“FB表情包大战”中，大陆年轻网民自发组织，以文化交流和反“”为目的，主要使用了文字与图形相结合的图片表情作为沟通方式。

在他们所使用的图片表情中，图形部分包括了大陆美景美食、黄子韬、尔康、天线宝宝等多种题材；文字部分则包罗万象，内容从互相“呛声”到愉快聊天，话题从“大陆的美景美食美德”“大陆的影视剧”到“简体字与繁体字之争”再到“台湾的历史知识”“台湾的地位”……这些网络表情亦庄亦谐，亦雅亦俗，在体现大陆多元、开放、富有生机的网络文化的同时，也深化了双方对两岸关系的正确认知。

但是，网络表情作为一种相对新兴的事物，在创作、使用或监管上都难免存在一些问题，那么，在网络表情的应用中要注意什么？采取哪些相应对策？

第一，部分网络表情本身存在不符合语言规范、低俗等问题。例如，广泛流传于网络的“然并卵”网络表情，其中文字“然并卵”是“然而这并没有什么卵用”的缩略语，有生造词汇与词义消极颓废之嫌。又如，2015年，某公司推出的“竖中指”图片表情，这一手势在世界范围内均被视为用以侮辱人的、不礼貌的、粗俗的手势，因此引起了较大争议。

第二，与一般语言一词多义、多词近义的情况类似，网络表情亦存在多义、近义等现象，运用或理解不当极易产生歧义。例如，字符表情“Orz”形似一个人跪在地上的样子，既可以用来形容失意或沮丧的心情，也可以表示“五体投地”、佩服及膜拜的意思。

第三，网络表情的监管具有较大难度。目前，网络表情的监管主要适用国家有关网络信息传播的各种政策与规定，这些规定使得网络表情的创作、使用与监管有了清晰的法律法规依据。但是，网络表情的监管仍然存在诸多难题，主要体现在以下两方面：一是由于多数网络表情采取图片格式，且数量众多、传播迅速、范围广泛，因此给监管技术、装备、人员素质和管控过程带来较大的挑战；二是由于网络表情大多通过社交媒体进行传播，因此对其的监管稍有不当，可能涉嫌对个人隐私的侵犯。而要解决这两大难题，首先要求监管机构加大监管投入，攻克技术难关，提高监管能力，创新监管方式，在尽可能维护个人隐私的基础上采取有效的监管措施；其次还要求全社会通力合作，建立和完善互联网行业自律机制，加强网民的网络媒体素养教育，并呼吁社会公众共同参与监督。

参考文献

1.阿南：《2015年年度词汇竟然是个表情》，http：//.cn/ system/2015/11/19/030639842.shtml，2015年11月19日。

2.闫洁：《“笑哭”表情占据社交网站，推特上使用65亿次》，http：//news.xinhuanet. com/world/2016-01/04/c_128590847. htm，2016年1月4日。

3.鲁南商报：《“笑哭了”表情最强逆袭当选》，http：///shtml/ lnsb/20151121/164146.shtml，2015年11月21日。

网络舆情分析范文第5篇

关键词：果树；病情指数；BP神经网络；预测分析

中图分类号：S436 文献标识码：A DOI：10.11974/nyyjs.20160932187

1 方法原理[1]及算法思想

在果树病情指数预测分析问题中：果树病情指数f与杂交后代皮孔纵径L （mm）、皮孔横径B（mm）、皮孔面积A（mm）、皮孔密度D（cm2）等因素相关。因此通过SPSS软件建立BP神经网络进行分析预测。

本次实验采用SPSS软件，进行实验操作。根据数据自身特点，创建神经网络模型。本次实验数据，采用自动网络体系，得到一个隐含层为2层的神经网络。通过修改参数，建立不同结构的神经网络模型。设建立的3个BP神经网络模型为：隐含层个数分别为2，2，1；学习率分别为0.2，0.4，0.2。对比各个神经网络模型的结果，根据误差平方和最小及相对误差最小，找到最优神经网络结构。

初始化网络权重，前馈型网络输入，隐含层函数：双曲正切函数，取实数值参数将其变换（-1，1）范围。自动体系选择为隐藏层所有单位的激活函数。输出层的函数为：线性常数函数。反向误差传播。一路向前，最终在输出层得到实际输出，通过与预期输出比较得到误差，求出该层误差效能，并反向传播，求出每一层误差效能。网络权重与神经元偏置调整。向后传播误差同时调整网络权重和神经元的权值。判断结束。

2 建立模型及分析预测

2.1 BP神经网络的构建

将样本数据输入SPSS数据中，点击转化，随机数字生成器。点击分析，神经网络，多层感知器，将果树病情指数f选入因变量，杂交后代皮孔纵径L （mm）、皮孔横径B（mm）、皮孔面积A（mm）、皮孔密度D（cm2）选入因子变量的位置。点击分区，由个案相对数量随机分配个案。随机分配每个样本的培训、检验和支持的个案相对数量比率。点击体系结构，选择隐含层为双层。点击培训，培训类型选批处理。优化算法选择梯度下降，最初学习率为0.2。点击选项，选择终止条件。

2.2 预测分析

由上述过程建立BP神经网络，得到网络信息，共有2个隐含层：第1个隐含层为9个节点，第2个隐含层为7个节点，同时可以得知BP神经网络的误差平方和的预测结果，如图1，图2。

2.3 BP神经网络模型优化

重复上述步骤，可更改初始隐含层数和学习率的值，得到不同误差，从而对BP神经网络模型进行优化，当修改隐含层个数及学习率时，得到结果。

经过对比分析，当隐含层个数为2，学习率为0.2时，该神经网络模型很好地预测果树病情指数值，其效果最好。此时第1个隐含层有9个节点，第2个隐含层有7个节点。预测值比较准确，且该模型性能较好。

3 结论与讨论

果树病情指数分析对于未来果树种植业发展有至关重要的影响。本研究通过建立BP神经网络模型达到果树病情指数预测分析的目的。分析结果表明，应用BP神经网络进行果树病情指数分析是合理的，为解决果树种植问题提供一种全新思路，促进了农业的发展。