發(fā)布時間：2020-10-11 10:45

　　 中國的論文發(fā)表量目前世界第一,又隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展,商業(yè)數(shù)據(jù)庫和開源數(shù)據(jù)庫的增加,論文的傳播速度也隨之加快。鋪天蓋地的良莠不齊的文獻如何更加科學(xué)的評價其質(zhì)量,成為了文獻計量學(xué)的一個研究熱點。以往的評價指標(biāo)有諸多弊端,論文下載檢測系統(tǒng)的完善使得論文下載量成為評價論文指標(biāo)的一個重要標(biāo)準(zhǔn)。以往學(xué)者們主要論述了論文下載量指標(biāo)應(yīng)該納入評價論文好壞的體系,論文下載次數(shù)和論文引用次數(shù)的關(guān)系,和用一些統(tǒng)計學(xué)方法展現(xiàn)了論文下載量的一些規(guī)律。本文運用推斷統(tǒng)計學(xué)中時間序列和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來預(yù)測論文的下載量。本文搜集了plos期刊中Biology板塊2003年06月到2014年05月份關(guān)于論文下載量的SQL server數(shù)據(jù),然后經(jīng)過數(shù)據(jù)的預(yù)處理之后最終選定用2003年1 1月到2014年05月分的數(shù)據(jù)進行實例驗證。利用SQL server軟件對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理,利用EXCEL軟件對數(shù)據(jù)做描述性統(tǒng)計,所有散點圖大致走向均相同證明該數(shù)據(jù)具有普遍代表性；用SAS軟件對數(shù)據(jù)進行時間序列分析,建立ARIMA模型和預(yù)測,利用BIC準(zhǔn)則選出最優(yōu)估計模型,并且參數(shù)估計和殘差的白噪聲檢驗都通過了統(tǒng)計學(xué)檢驗,擁有統(tǒng)計學(xué)意義,并且得出了5個月的預(yù)測數(shù)據(jù),平均預(yù)測誤差為19.43%,預(yù)測散點圖顯示預(yù)測值和真實值及其接近,并且均在90%的置信區(qū)間內(nèi)；利用matlab軟件對數(shù)據(jù)進行BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模和預(yù)測,預(yù)測值和真實值的走向趨勢基本一致,并且BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測的評價誤差只有4.32%,證明預(yù)測結(jié)果較為理想。綜合考察BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測結(jié)果比時間序列預(yù)測結(jié)果更好。
【學(xué)位單位】：大連理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2015
【中圖分類】：TP183;C81
【部分圖文】：

身川備味g

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【參考文獻】

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1 楊春華;王桂枝;馬紅月;;換個角度看服務(wù):從下載量看圖書館學(xué)論文的價值與需求[J];圖書與情報;2010年04期

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1 溫文;基于改進BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的產(chǎn)品質(zhì)量合格率預(yù)測研究[D];華南理工大學(xué);2014年

本文編號：2836479