基于支持向量机的图书馆受赠期刊曲线预测

摘要：

新型的机器学习算法(支持向量机)首次应用到图书馆文献交换的时间序列预测中. 针对文献交换的时间数据序列, 采用支持向量机进行训练建立数学模型, 通过模型预测交换数据随时间的变化趋势. 实验表明, 支持向量机在小样本下具备较高的拟合精度, 采用支持向量机预测交换数据的变化趋势是可行的.

关键词：文献交换、支持向量机、时间序列、预测

所属期刊栏目：35

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2009-08-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：754-758