摘要：【目的/意义】精准预测与掌握舆情事件的发展,及时发现舆情中的潜在危机,对社会的长治久安具有重要意义。【方法/过程】针对网络舆情演化的不确定性、多变性与灰色性等特征,选取多个指标数据建立多因素灰色模型（MGM（1,m））。同时,为提高预测结果的精确度,利用BP神经网络对多因素灰色模型的预测残差进行修正,构建基于残差修正的多因素灰色模型,并结合＂莆田系事件＂对模型预测性能进行验证。【结果/结论】仿真结果表明,相对于单一序列GM（1,1）模型和无残差修正的多因素灰色模型,残差修正后的多因素灰色模型在网络舆情预测上具有一定的优势。

简介：《情报科学》（月刊）创刊于1980年，由国家教育部主管，中国科学技术情报学会、吉林大学主办，CN刊号为：22-1264/G2，自创刊以来，颇受业界和广大读者的关注和好评。

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