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摘要
图书馆借阅量受多种因素影响，导致传统基于线性回归和灰色理论的预测方法预测精度较低。针对该问题，引入数据挖掘理论和方法，提出一种基于因子分析(FA)模型联合粒子群(PSO)优化BP神经网络的图书馆借阅量预测模型。利用FA对借阅量原始数据进行建模分析，确定与借阅量密切相关的公共因子，将公共因子作为BP神经网络模型的输入神经元，进而建立预测模型实现对未来借阅量的预测，同时针对BP神经网络模型初始参数设置难题，提出改进的粒子群算法进行全局寻优，提升预测精度。仿真实现表明，所提模型相对于对比方法预测精度更高，整体预测性能更加优越。
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