高校数字图书馆图书流量动态模拟：起伏序列法与趋势预测

该论文深入探讨了高校数字图书馆图书流量的时间序列分布趋势及其预测分析，以2006年至2008年期间某高校使用万方数据资源系统作为研究样本。作者吴红艳提出了一种创新的方法，即运用起伏型时间序列法来动态地理解和模拟数字图书馆的图书流量。具体来说，她关注了四个关键指标：登陆、检索、浏览和下载量的周动态，并进行了建模、分解和模拟。 时间序列分析是论文的核心，它是一种统计方法，通过排列不同时间点的数据，揭示现象随时间的变化规律。在这个案例中，作者首先对高校数字图书馆图书流量的水平（如序时平均数）和速度（如平均发展速度或增长速度）进行了对比分析，这有助于理解流量的总体趋势和变化速率。接着，她进一步进行了因素分析，探讨了影响图书流量的关键因素，如长期趋势、季节性变动以及可能存在的循环模式。 论文指出，通过对这些变量的深入剖析，可以揭示出高校数字图书馆读者借阅图书流量的周期性规律，从而为图书馆管理人员提供决策依据，优化资源配置，提升管理效率。此外，时间序列预测模型的应用还使得图书馆能够预见到未来的流量趋势，这对于资源调度、服务规划以及馆藏策略的制定具有重要意义。 这篇论文不仅深化了我们对高校数字图书馆运营规律的认识，也为图书馆的运营管理提供了科学的定量工具和技术支持，对于推动图书馆服务的智能化和精细化具有实际价值。