中國(guó)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(kù)和開(kāi)源數(shù)據(jù)庫(kù)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(xiàn)如何更加科學(xué)的評(píng)價(jià)其質(zhì)量,成為了文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)的一個(gè)研究熱點(diǎn)。以往的評(píng)價(jià)指標(biāo)有諸多弊端,論文下載檢測(cè)系統(tǒng)的完善使得論文下載量成為評(píng)價(jià)論文指標(biāo)的一個(gè)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(píng)價(jià)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(jì)學(xué)方法展現(xiàn)了論文下載量的一些規(guī)律。本文運(yùn)用推斷統(tǒng)計(jì)學(xué)中時(shí)間序列和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)預(yù)測(cè)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(guò)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(jìn)行實(shí)例驗(yàn)證。利用SQL server軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,利用EXCEL軟件對(duì)數(shù)據(jù)做描述性統(tǒng)計(jì),所有散點(diǎn)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(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)間序列分析,建立ARIMA模型和預(yù)測(cè),利用BIC準(zhǔn)則選出最優(yōu)估計(jì)模型,并且參數(shù)估計(jì)和殘差的白噪聲檢驗(yàn)都通過(guò)了統(tǒng)計(jì)學(xué)檢驗(yàn),擁有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義,并且得出了5個(gè)月的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù),平均預(yù)測(cè)誤差為19.43%,預(yù)測(cè)散點(diǎn)圖顯示預(yù)測(cè)值和真實(shí)值及其接近,并且均在90%的置信區(qū)間內(nèi)；利用matlab軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模和預(yù)測(cè),預(yù)測(cè)值和真實(shí)值的走向趨勢(shì)基本一致,并且BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)的評(píng)價(jià)誤差只有4.32%,證明預(yù)測(cè)結(jié)果較為理想。綜合考察BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)結(jié)果比時(shí)間序列預(yù)測(cè)結(jié)果更好。
【學(xué)位單位】：大連理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2015
【中圖分類(lèi)】：TP183;C81
【部分圖文】：

身川備味g

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【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2836479