基于Transformer模型的图书馆借阅量预测研究

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摘要：针对图书借阅量预测在捕捉复杂时序特征中的局限性，本文提出了一种基于Transformer模型的预测方法。该方法通过多头自注意力机制捕捉序列中的复杂依赖关系，并利用多层编码器提取非线性特征，实现精准预测。实验结果显示，与传统模型相比，在最佳参数条件下，Transformer的均方根误差（RMSE） 和平均绝对误差（MAE） 分别降低了16.2%和23.2%。（剩余5050字）

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