免费图书馆在线预测

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针对传统神经网络存在预测精度低的缺陷,提出了改进神经网络的数字图书馆满意度预测模型。首先从资源有效性、服务易用性、服务效率三个维度建立数字图书馆满意度指标体系,然后确定网络结构、训练与测试样本,采用改进神经网络拟合指标和图书馆满意度之间的关系,并与其它模型进行了仿真对比实验,结果表明,该模型可有效预测数字图书馆满意度,预测数字图书馆满意度各指标的均方根误差以及最大相对误差较低,预测精度高。

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图书馆借阅量具有大规模、混沌性等变化特点,当前图书馆借阅量没有综合考虑该特点,导致图书馆借阅量预测结果与实际不相符,为了获得更加可靠的图书馆借阅量预测结果,设计基于大数据的图书馆借阅量预测模型。首先,分析图书馆借阅量的预测原理,并收集图书馆借阅量的历史数据;然后,引入大数据技术对图书馆借阅量特性进行分析和重建,将原始数据变换为更加有利于图书馆借阅量建模的数据;最后,采用极限学习机对图书馆借阅量进行预测,并采用VC++60编写图书馆借阅量预测程序进行仿真实验。结果表明,所提模型的图书馆借阅量预测精度高,图书馆借阅量预测速度快,完全可以

本文意图通过建立读者特征、不同类别图书流通量、读者借阅时间3者的关系模型,探索读者特征与借阅趋势之间的隐含规律,为图书馆的智慧管理提供可靠且快速的预测与分析。本文创新性地提出了基于广义加性模型(GAM)的3阶段快速拟合模型,采用Onehot编码、线性和非线性3种函数进行数据拟合,建立读者特征与图书流通的回归模型。考虑到图书馆数据的庞大性,本文利用Nesterov方法和Power Iteration方法对回归模型进行加速,在保证回归准确率的前提下,大幅度提高了算法速度。在真实图书馆数据上的实验表明,本文方法相较于纯线性模型准确性可以提高约70%,速度仅下降约30

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ISSN/价格: 2025-2025 统一书刊号: 34-1013/N 订购号: CN 26-46 作品语种: chi 出版国别: CN 题名责任者: 预测期刊 卷期编号: 1982,no1(1982,10,25)- = 总1- 出版发行: 合肥 :,安徽省合肥市屯溪路安徽工业大学290信箱(邮编) :,《预测》编辑部 :,1982- 载体形态: 29cm 出版频率附注: 双月刊 1984- 出版频率附注: 不定期 2025-2025 采访附注: 编辑部地址:安徽省合肥市屯溪路193号合肥工业大学290信箱(邮编);Tel:(0551),;E-mail;forecast1982 并列题名: Forecasting 非控主题词: 社会科学预测 中图分类号: C 团体名称等同: 合肥工业大学预测与发

第1页 基于AI的公共图书馆借阅量预测模型研究 2 一、引言 2 1 研究背景及意义 2 2 国内外研究现状 3 3 研究目的与主要内容 4 二、理论基础与

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