【摘 要】
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由于高校图书馆图书借阅流量具有一定的非线性特性,传统的回归分析、灰色模型等方法难以处理这种非线性时间序列问题,影响了预测精度。为了提高预测精确度,提出粒子群优化RBF
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由于高校图书馆图书借阅流量具有一定的非线性特性,传统的回归分析、灰色模型等方法难以处理这种非线性时间序列问题,影响了预测精度。为了提高预测精确度,提出粒子群优化RBF神经网络的图书借阅流量预测模型。该方法以图书馆图书借阅流量历史数据进行RBF神经网络建模,采用粒子群算法对RBF神经网络参数进行优化,最后建立了图书借阅流量动态响应模型。预测结果表明该模型预测结果合理,精度较高,为图书馆提高工作效率和服务质量提供了参考依据。
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