基于LSTM神经网络的馆际互借量预测研究

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。