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基于支持向量机的图书馆借阅量预测_王丽华
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2017-03-08
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基于支持向量机的图书馆借阅量预测_王丽华
在图书馆业务统计中， 借阅量是一个十分重要的指标， 图书馆借阅量的预测对于改进图书馆的管理， 提高服务质量有着非常重要的指导作用。然而，图书馆借阅量的预测是一个非线性变化过程，较难预测，图书馆借阅量时序预测中，利用历史数据构建借阅量预测模型，以期对未来图书馆借阅量进行预测。当前，常用的时序预测方法有灰色模型、人工神经网络等， 灰色模型虽然需要训练样本少，但其非线性预测能力较弱;人工神经网络虽然具有较强的非线性建模能力， 但由于人工神经网络基于经验风险最小化原则， 易收敛于局部极值且需求的训练样本较多;对此，本文提出基于支持向量机的图书馆借阅量时序预测方法，它能有效解决非线性、高维、小样本等问题，并采用遗传算法选取合适的支持向量机训练参数。将华北科技学院图书馆流通部 1997-2007 年的借阅量进行统计， 把每年 8 月至次年 7 月的月借阅量汇总， 从而得出对应学年度的年累计总借阅量， 此年度的年累计总借阅量作为本文的实验数据。实验结果证明了本文方法的有效性。
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