摘要：为提高图书馆访问流量预测的精度,对于LSSVM预测效果易受惩罚参数γ和径向基核函数宽度g的影响内容进行相应的分析研究,在此基础上对惩罚参数γ和径向基核函数宽度g进行优化,提出一种基于蝙蝠算法优化LSSVM的图书馆访问流量预测算法,与LSSVM和BP相比较,能够得出如下结论：通过BA算法优化之后所得出的LSSVM能够加大程度的增强图书馆访问流量预测的准确度,通过全新算法的实施可以使得图书馆访问流量预测更加精准,从而针对性的提升服务质量.
分类：期刊> 自然科学与工程技术> 信息科技> 无线电电子学
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关键词：蝙蝠算法 lssvm模型 神经网络 支持向量机 网络流量
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