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在圖書館業(yè)務(wù)統(tǒng)計(jì)中， 借閱量是一個(gè)十分重要的指標(biāo)， 圖書館借閱量的預(yù)測(cè)對(duì)于改進(jìn)圖書館的管理， 提高服務(wù)質(zhì)量有著非常重要的指導(dǎo)作用。然而，圖書館借閱量的預(yù)測(cè)是一個(gè)非線性變化過程，較難預(yù)測(cè)，圖書館借閱量時(shí)序預(yù)測(cè)中，利用歷史數(shù)據(jù)構(gòu)建借閱量預(yù)測(cè)模型，以期對(duì)未來圖書館借閱量進(jìn)行預(yù)測(cè)。當(dāng)前，常用的時(shí)序預(yù)測(cè)方法有灰色模型、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等， 灰色模型雖然需要訓(xùn)練樣本少，但其非線性預(yù)測(cè)能力較弱;人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)雖然具有較強(qiáng)的非線性建模能力， 但由于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基于經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)最小化原則， 易收斂于局部極值且需求的訓(xùn)練樣本較多;對(duì)此，本文提出基于支持向量機(jī)的圖書館借閱量時(shí)序預(yù)測(cè)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(jī)訓(xùn)練參數(shù)。將華北科技學(xué)院圖書館流通部 1997-2007 年的借閱量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)， 把每年 8 月至次年 7 月的月借閱量匯總， 從而得出對(duì)應(yīng)學(xué)年度的年累計(jì)總借閱量， 此年度的年累計(jì)總借閱量作為本文的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了本文方法的有效性。
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