基于LSTM神经网络的馆际互借量预测研究

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摘要： 针对高校出现的跨校区多馆藏布局，文章对比采用LSTM神经网络结构对馆际互借的委托数据进行分析、预处理与建模。结果显示：基于LSTM神经网络模型的委托量预测与典藏调整后，委托量下降明显。相较于按借阅比例分配的委托调度，基于LSTM神经网络模型的预测在时间和分类等方面对委托量影响更加显著，对单本书实现委托预测与分析更加贴合实际情况。（剩余6046字）

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