高校图书流通量的优化灰导数白化值的无偏灰色GM(1,1)模型预测.pdf

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1、第 2 3卷第 0 2期 2 0 1 1 年 O 2月 农业图书情报学刊 J o u r n a l o f L i b r a r y a n d I n f o r ma t i o n S c i e n c e s i n Ag d c u l t u r e V0 1 2 3 N O 0 2 F e b 2 0 1 1 高校 图书流通量的优化灰导数 白化值的 无偏灰色 G M(1，1)模型预测 包 红 刘 臻(九江 学 院 图书 馆，江 西九 江3 3 2 0 0 5)摘 要：通过优化灰导数 白化值，建立 了无偏灰 色 GM(1，1)模 型。并用此模 型对九江学院图书馆 2 0 0

2、4 2 0 0 9年 化学类图书借 阅量进行 了预测，结果表 明，预测 结果精度较 高，可为图书馆 图书流通管理提供更为可靠的 依 据。关 键 词：数 据 预 测；图书 流 通 量；白化值；无偏 GM(1，1)中图 分 类 号：G2 5 0 文 献 标 识 码：A 文章 编 号：1 0 0 2 1 2 4 8(2 0 1 1)0 2 0 0 6 5 0 4 P r e d i c t i o n o f Bo o kT u r n o v e r o f Un i v e r s i t y L i b r a r y Ba s e d O n Un b i a s e d Gr e yF u

3、 z z y Mo d e l Op t i mi z e dGr e yDe r i v a t i v eW h i t e n i n gVa l u e s BAo Ho n g LI U Zh e n (L i b r a r y，J i u j i a n g Un i v e r s i t y，J i u j i a n g 3 3 2 0 0 5，C h i n a)Ab s t r a c t：By o p t i mi z i n g g r e y d e r i v a t i v e wh i t e n i n g v a l u e s，t h i s p a

4、p e r s e t u p a n u n b i a s e d GM(1，1)mo d e 1 Bo o k t u rno v e r o f c h e mi c a l b o o k s o f J i u j i a n g t mi v e r s i t y l i b r a r y f r o m 2 0 0 4 a 2 0 0 9 a wa s p r e d i c t e d b a s e d o n t h e n e w mo d e l，r e s u l t s s h o we d t h a t p r e d i c t e d d a t a

5、i s c r e d i b l e p r e c i s i o n a n d c a n p r o v i d e c o n v i n c e d f o u n d a t i o n f o r t h e b o o k tu r n o v e r m a na g e m e n t Ke y wo r d s：Da t a P r e d i c t i o n；Bo o k T u r n o v e r；Wh i t e n i n g v a l u e；Un b i a s e d GM(1 1)图书流通是 图书馆馆 藏建设追求的主要 目标，同时，也 是 制

6、定 馆 藏 计划 对 新 书采 购 进 行选 择 与 决 策 的重 要依 据。随着 社 会 及 科技 进 步 的 加速，读 者 对不 同类别 图书 的需 求 快 速 变化，馆 藏 建设 的科 学 计划 与 正确 决 策，更 加 依 赖 于对 图书 流通 走 向 的 准 确 预测。不 重 视 预测 而 盲 目决 策，必 然 给馆 藏 建 设 及 流通 服务 带 来 不利 的影 响。图书 流 通是 一 个 受 多 种不 确 定 因子 影 响 的事 件，其 内部 状 态 不能 用 定 数论 规律 描述，属 于灰 色系统 的范畴。目前，许 多 研究 者 提 出 了不 少 有 关 图 书馆 流 通 量

7、与 图书丢 失 率 的预 测 方 法，如 回归 分析 理 论、马 尔 可夫链 预 测 理论、广 义 回归 神 经 网 络、支 持 向 量 机 理论、灰 色 系 统预 测 等。最 近，研 究人 员 已经 开 始考 虑 多模 型 的综 合 预 测 方法，灰 色 马尔 可 夫 预测 模 型就是 这 样 一种 组 合 预 测方 法。灰 色马 尔 可夫 预 测 模 型 目的在 于用 灰 色 预测 揭 示 系 统 时序 变化 的总 体 趋 势，再 通 过马 尔 可 夫方 法 预测 序列 的随机 波 动 范 围 优化 调整灰 色预测结果，从而 提高预 测精 度 。然 而 存在 灰 色 偏差 与抗 干 扰 能

8、力 弱始 终 是 影 响 灰 色马 尔 可夫 预 测 精度 提 高 的 问题 之 一。为 解 决 这个 问题，本 文把 无偏灰 色 理论 引入 预测算 法 中，提 出无偏灰色模糊马尔可夫链预测 方法。该方法通 过 无 偏 G M(1，1)消 除灰 色偏 差，从 而 较 好 地 解 决 了灰 色马 尔 可夫 模 型存 在 偏 差 与抗 干扰 能力 弱 的问 题。最后 利 用 该模 型对 九 江学 院新 旧图 书流 通 量 进 行 预测，理论 与 计算 结 果 表 明，这 种 改 进 的方 法 收 稿 日期：2 0 1 0 1 0 1 4 基 金 项 目：江 西 省 教 育 厅 教 学 研 究 项

9、 目(项 目编 号：J X J G一 0 6 一 l 7 3 8)作者简介：包红(1 9 7 1 )，女，本科，图书馆馆 员，主要从事 图书文献教学与研究工作，发表学术论文多篇。6 6 农业图书情报学刊：文献研究 第 2 3卷 具有较高的应用价值。根据文献渊查，目前 尚未发 现有相关网书馆科研人员作相关研究，所以论 文研 究 内容具有一定的创新性。1 无偏 GM(1。1)与传统 GM(1，1)的区别 传统灰色马尔可夫预测模型是用灰色预测 G M(1，1)来预测系统的整体趋势性变化部分，用马尔 可夫链预测局部随机波动 最后综合二者得出预测 值 其预测前期，传统 G M(1，1)的使用 使宏观 预

10、测的结果存在偏差，当原始数据序列增长率较大 时会出现失效现象：在预测后期，使用马尔可夫链 进行残差修正时，某一数据必定 以概率 1 属于其 中 的某一个划分类，在状态较少的情况下，便有可能 由较小的样本偏差，得出预测值属于不同状态的结 论，以致产生很大的预测偏差，影响最终预测精度。传统的 GM(1，1)模型实质上是对去除第一 点的原始序列作形如 Ae a k的指数拟合。不少文献 指出传统的 G M(1，1)存在着以下 4点不足：(1)存在偏差，不具有 白指数律重合性；(2)通过 累加生成建模 时，原始序列第一点信 息没有起作用：(3)不满足协涮性条件，不具有线 主 变换一致性；(4)在原始数据

11、序列增长率较大时出现失效现象等。为克服传统 GM(1，1)的缺点，提高灰色预 测 的精度，文献f 4 6 提 出了无偏 G M(1，1)模 型。它是一种具有 白指数律重合性、伸缩变换一致 性 和平移变换一致性 的新型指数模 型。与传统 G M(1，1)模型相比，它不存在传统 G M(1，1)模型 所 同有的偏差与 不足，其 应用范 围也 较传统 G M(1，1)模型广泛。此外，无偏 G M(1，1)模型无需进行 累减还原 简化了建模步骤，提高模型计算速度。2 无偏灰色模糊马尔可夫链预测模型的建立 6 2 1 无偏 G M(1，1)的建 立(1)数据检验与处理。没给定原始数据序列X 1 =，“”

12、一 、，其 中 N为序列长度。(2)对原始数据进行一次累加生成新的序列。=k。，“，其中 )=i，2，”(3)对 建立一阶线性灰微分方程模型 灰 微分方程 为：(。(尼)+口 z(足)=6 对应的白化微分方程为：+()=6(2)式 中 a、b是传统 的灰色参数。灰微分方程 中 a、b待识 别参数，z(1)(k)为灰 导数背景值，且取，则方程(2)称为 G M(1，1)的白化方程。(4)传统灰色参数的求解。利用最小二乘法求解 a、b，记 y：(X (2)，x (3)，x (n)贝 U ，b r：(口 一 r B)t B r y，令P =p ，(1-e )=：由最小二乘法得：p ：一1)窆 )+1

13、)f)if艺 +1)J=I Li=l At_i=l J ()芝 )-I)(一】)()f (“(+I)一 ”(f)卢 上L q L f 3)一J t )J 由此可以得到：=西 (5)建立无偏灰色模型预测曲线公式。(庀)：t。(1)一 鱼g rn )+b L “J “戈 。(尼)：(后)一 (一 1)(5)(6)无偏 G M(1，1)模型具有 白指数律重合 性 I j n 设 序列x ，h 具有 白指数律：6 J 1，k：L 2，3 以。其一次累加生成=，”，其 中X O)(七)=岛(1 _ e a k)，这里 白=，2 I 1 。由(3)式 得：a，将其代 入(4)式 得到=一：。则 建 立 的

14、无 偏 G M(1，1)模 型为(七)=b e ”，因此无偏 G M(1，1)模 具有白指数律重合性。2 2 残 差检验 相 对残差=k=1,2-n 如果 s(k)0 2，则模型达到一般要求，如果 s (k)0 1，则模型达到较高要求。第 2 期 包红等：高校图书流通量的优化 灰导数白化值 的无偏灰 色 GM(1，1)模型预测 3 九江学院图书馆图书流通量预测 3 1 图书流 通量调 查 统计 九江学 院图书馆是 一个 拥有馆藏近 2 2 0万册，读者人数近 4万人的全流通 中型图书馆，随着管理 的不断深化，对馆藏 资源 的要求 和标准 愈来愈高，其 中，图书流通量即作为一项重要 的管理技术指

15、标。根据九江学院 2 0 0 3 2 0 0 8年化学学科类 图书的借阅 量，建立无偏灰色 GM(1，1)模型，预测各年该 类图书的年借 阅量与季度借阅两 2 0 0 3 2 0 0 9年图 书借阅量调查统计结果见表 1。3 2 图 书流 通量 的预 测结 果 通过上述 图书流通量 的统计数据可 以看出，灰 色元偏 GM(1，1)模型建模 可延伸(即预测性)的必要充分条件是序列维数 N 4，一般取 5-6 个数 据建模 “小数据建模”是灰色建模的重要特点。在此例中，假定在获得第 5个统计数据后停止 统计，用 x(1 5 2 0，1 9 3 0，2 2 3 0，2 4 3 0，2 9 7 0)作

16、 为原 始数据建模序列，其一次 累加后得到符合指数 曲线 上的离散序列：X【0 (1 5 2 0，3 4 5 0，5 6 8 0，8 1 1 0，1 1 0 8 0)根据最 j,-乘法得到：声：l：l。L 1 8 6 o0 3 0 J L z 所 以 B ：1 1 1 3 13 2=1 8 6 0 0 3 0 a：t n l 3 1=一 0 1 0 7 b：旦：1 7 6 126 7 1 一 根据无偏灰色预测 曲线公式(5)，可得到各年 度 的图书借 阅量的预测结果(见表 2)。根据表 2预测结 果 可 以看 出，相对残 差 均在 6-6 的范围内，表明根据所建立无偏灰色模型的 预测精度很高，

17、结果可靠。4 结束语 本文通过对灰色理论 的研究，初步建立 了“灰 色无偏 G M(1，1)”模型，主要结论如下：(1)灰色无偏 G M(1，1)模型在对九江学 院 图书馆化学类 图书借阅量 的预测 中由于建模所需 要的数据少，可缩短统计时间，节省调查统计费用 为图书馆流通管理提供可靠的分析数据。(2)灰色无偏 G M(1，1)模型在统计数据拟 合 中，解决 了模型参数 a 较大时，G M(1，1)模型 的误差较大，精度 下降，甚至 GM(1，1)模型失 效 的状 况。在 预 测 过 程 中，使 用 灰 色 无 偏 G M(1，1)模型，误差要 比传统的 G M(1，1)模型明 显要小 。(3

18、)灰 色 无 偏 GM(1，1)模 型 是 对 GM(1，1)模型在实际应用中的一种补充，拓展了灰色 理论的应用空间，提供 了一个在贫信息情况下求解 系统 问题的新途径。总之，采用无偏灰色预测理论建模方法简单，意义明确，所需息量少，计算简便，预测精度较高，这是通常的数理统预测方法所不能 比拟的。目前高 校图书馆基本 实现了图借 阅的条码机读登记管理，表 1 图书借 阅量调查统计结果 年 份 原 始数 据(0)次累 加数据(1)次累 加预测()实 际预 测值(。)相 对残 差 O l 一 一 一 0 农业图书情报学刊：文献研究 第 2 3卷 这 为 图书流 通 的准 确统 计 提 了保 证，也

19、为 无偏 GM(1，1)模型预测 的推广 应用铺 平 了道 路，F n 于无偏 灰 色 GM(1，1)模 型 预测 本 质 _】2 仍 然 是利 用 惯性 原理进行 预测 的。因此，对一 个 内部 结构 基 本稳定 的 系统对 象进 行预 测 时，有尽 可 能多 的原 始数 据将 有利于提高预测精度，同时预期不宦过长，否则惯 性将衰减，而影 响预测精 度”。参考 文 献：1】穆勇 优化灰导数白化值的无偏灰色 G M(I，1)模型【J 1 数 学 的 实践 与 认 识，2 0 0 3，(3)：1 4 1 6 (上接 第 5 8页)3 5 加 强高校 的联 盟 努 力 实现 安徽 高校 资 源共

20、享 由安 徽 省教 育 厅投 资建设 的安徽 省 高等 学校 文 献保 障体 系(简 称 AL I S A)的最 终 目标 就是 为了实 现资 源 的共 享，使 图 书馆 有 限 的资 金 效 益 最 大 化，经 过近 十年 的实 践取 得 了较 好 的成效，通过 选择 实 力较 强 的 中国科技 大 学、合 肥工 业大 学、安徽 大 学 等 图书馆 为共 建 主体，这 种 一点 带面、分步 实施 的 方式 符合 安徽 高校 的现状。从 长远 来 看，各 高校 应 以多省为 单位结 成 联盟，统 一 规划，统一 标准，在 互惠互利 的基础 上，形 成 一个 资源共享 的运行 机制，制定高校信息

21、资源建设的整体 目标，促进高校图书 馆 信息资 源的开 发和利用。3 6 挖掘特 色资源 形成安徽 地 区优 势 高校 图 书馆 专题 特 色数 据库建 设 应 该根 据本 地 区的地域 特色 和 各馆 的馆 藏优 势，建 设一 一 批 具有 学 科特 色、安徽 地 方特 色 的数据 库 资源。安 徽建 设 的 比较 好 的代表 有 中 国科 技 大学 的“火 灾科 学学 术 资 源 数 据 库”、安 徽 大 学 的“徽 学 文献 特 色 数 据 库”等。值 得 注意 的是，建 设 专题 特色 数 据库 必须 遵循“集 中管理、分 散建设、资源共 享”的原则 要充 分 发挥安 徽高 校 图书馆

22、 的专、优势、资 源优势、人 才 优 势、技术优 势，面 向科 研 和市 场 的需 求 从 用户【2 谭文华 高校 图书馆图书流通的灰色预测f J 现代情报，2 0 0 3 f l 0 1：1 1 9 1 2 0 3 刘风娟 图书流通的灰色 预测与藏 书建设 J 沈阳图书与情 报 1：作，1 9 9 6，(1)：2 5 2 8 4】吉培荣，黄巍松，胡翔勇 无偏灰色预测模 型 J 系统T程与电 子技术 2 0 0 0 2 2(6)：6 8 【5 穆勇 具有向指数律重合性 的 G M(I，1)模型 J 数学的实践 与认 识，2 0 0 2，(1)：1 5 1 9 6】穆 勇 无偏灰色 GM(1，1

23、)模 型的直接建模法 J】系统 丁程与 电子 技 术，2 0 0 3，2 5(9)：1 0 9 4 1 0 9 5 角 度 出发，广泛 深入 地 开 展调 研 抓 住有 市场 前景 和 科技 发展 潜力 的 主题，进行 认 真细致 的可行 性论 证，这 也 关系到数 据库 的成败 和发展。4 结束语 随着信息技术的不断提高，图书馆加强信息资 源建 设 已经刻 不容 缓，只有 重视 信 息资 源 的深层 开 发建 设 和合理 利用，才 能为 图 书馆 的 可持续 发展 提 供 有力 保 障。总之，高校 图书馆 的信 息 资源 建设 应 立 足现 实，面 向未 来，联 系本 校 本馆 实 际，进

24、行 科 学 合理规 划 既 要 以实 体馆藏 文献 资源建设 为基础，又要 以整合、开发和利用 网上虚拟文献资源为补充，最终 目标走 文献 资源共 建共享 之路。参 考 文献：1 1 二 春梅 试论数字化环 境下 图书馆信息资源建 没 J 现代情 报，2 0 0 9，(8)【2】李红艳 安徽省高饺 书馆电于资源建设现 状及 发展对策 l J 情报杂志，2 0 0 5，(1 2)f 3 1 贾 一 凡 浅谈 图书馆 网络信息 资源 建没 J J 晋同学刊，2 0 0 9，f 2 1 【4 黄华，谢一唯，成涛 数字环境 F的高校 阔书馆信息资源建设 与服务理念【J 农、世图书情报学 r 1 J，2 0 0 9，(2)