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摘要：
［目的／意义］高校网络舆情预测在高校应急管理中占据着重要的地位，正确的预测分析能够为舆情的引导和管理提供基础，对增强高校网络舆情应对能力、维护高校和谐稳定有着重要的作用和意义。\[方法/过程\]应用细胞型P系统的结构和操作，以及膜算法的规则，结合遗传算法设计动态算子，优化LSTM神经网络，得到基于动态膜驱动的长短期记忆神经网络预测模型（DM-LSTM），开展高校网络舆情预测研究。\[结果/结论\]提出一种基于动态膜驱动的长短期记忆神经网络预测模型（DM-LSTM），通过实证研究和对比分析，证明所提出的DM-LSTM模型在预测精度和算法性能方面具有更好的优越性和稳定性。
