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为了准确预测图书馆借阅量，本文提出基于支持向量机的图书馆借阅量时序预测方法，支持向量机能有效解决非线性、高维、小样本等问题，并采用遗传算法选取合适的支持向量机训练参数，以此增加支持向量机的泛化能力。首先提出了支持向量机预测模型，并进行实例分析，将华北科技学院图书馆流通部1997—2007年度借阅量作为本文的实验数据。实验结果表明支持向量机的图书馆借阅量预测效果优于径向基（Radial Basis Function,RBF）神经网络。