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的評價其質量,成為了文獻計量學的一個研究熱點。以往的評價指標有諸多弊端,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的一個重要標準。以往學者們主要論述了論文下載量指標應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)的關系,和用一些統(tǒng)計學方法展現(xiàn)了論文下載量的一些規(guī)律。本文運用推斷統(tǒng)計學中時間序列和神經(jīng)網(wǎng)絡來預測論文的下載量。本文搜集了plos期刊中Biology板塊2003年06月到2014年05月份關于論文下載量的SQL server數(shù)據(jù),然后經(jīng)過數(shù)據(jù)的預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模型和預測,利用BIC準則選出最優(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)計學檢驗,擁有統(tǒng)計學意義,并且得出了5個月的預測數(shù)據(jù),平均預測誤差為19.43%,預測散點圖顯示預測值和真實值及其接近,并且均在90%的置信區(qū)間內；利用matlab軟件對數(shù)據(jù)進行BP神經(jīng)網(wǎng)絡建模和預測,預測值和真實值的走向趨勢基本一致,并且BP神經(jīng)網(wǎng)絡預測的評價誤差只有4.32%,證明預測結果較為理想。綜合考察BP神經(jīng)網(wǎng)絡預測結果比時間序列預測結果更好。
【學位單位】：大連理工大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：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:從下載量看圖書館學論文的價值與需求[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)絡的產(chǎn)品質量合格率預測研究[D];華南理工大學;2014年

本文編號：2836479