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基于支持向量機的圖書館借閱量預測_王麗華
在圖書館業務統計中， 借閱量是一個十分重要的指標， 圖書館借閱量的預測對于改進圖書館的管理， 提高服務質量有著非常重要的指導作用。然而，圖書館借閱量的預測是一個非線性變化過程，較難預測，圖書館借閱量時序預測中，利用歷史數據構建借閱量預測模型，以期對未來圖書館借閱量進行預測。當前，常用的時序預測方法有灰色模型、人工神經網絡等， 灰色模型雖然需要訓練樣本少，但其非線性預測能力較弱;人工神經網絡雖然具有較強的非線性建模能力， 但由于人工神經網絡基于經驗風險最小化原則， 易收斂于局部極值且需求的訓練樣本較多;對此，本文提出基于支持向量機的圖書館借閱量時序預測方法，它能有效解決非線性、高維、小樣本等問題，并采用遺傳算法選取合適的支持向量機訓練參數。將華北科技學院圖書館流通部 1997-2007 年的借閱量進行統計， 把每年 8 月至次年 7 月的月借閱量匯總， 從而得出對應學年度的年累計總借閱量， 此年度的年累計總借閱量作為本文的實驗數據。實驗結果證明了本文方法的有效性。
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