基于机器学习的图书馆短视频阅读推广成本预测

随着数字化时代的到来,图书馆越来越多地利用短视频作为阅读推广的有效工具。然而,短视频推广活动的成本预测仍然面临诸多挑战。本文基于机器学习技术,提出了一种ABC-SVM预测模型,用于准确预测图书馆短视频阅读推广的成本。通过对历史数据的分析和建模,对模型进行了训练和测试,结果表明,该模型在预测准确性和稳定性方面表现优异,能够有效帮助图书馆优化资源配置,提高推广活动的经济效益。

基于ABC-SVM的国内通航项目融资能力评价

通用航空项目对推动科技创新有积极作用,是推动经济发展的重要力量。资金问题是通用航空发展的关键,由于目前行业内部缺乏有效的项目融资能力评价指标,融资问题始终影响着产业的发展。结合我国通用航空项目融资特点,建立指标体系、设计问卷和评分表;依据当前融资能力评价方法,建立基于ABC(蜂群算法)-SVM(支持向量机)的通用航空项目融资能力评价模型,并对四组通航项目进行调研,对所构建的模型进行验证。运算结果表明,ABC-SVM模型分类预测、分类结果可以有效评价通航项目融资实力,且分类精度达到89%以上。最后,对如何提升通航项目融资能力提出几点建议。