【摘要】【目的】针对图书馆数字资源聚合质量评价要求,基于遗传算法对BP神经网络进行改进,进而构建更为优化的图书馆数字资源聚合质量预测模型。【方法】利用遗传算法计算简单、对待求解问题依赖小、并发线程计算速度快等优点,通过广义海明距离定义种群提高种群多样性,进行种群选择、交叉、变异操作,求解初始权重和阈值;将改进的遗传算法引入BP神经网络,通过权重和阈值的不断调整,快速收敛至适应度设定值,最终实现预测结果的进一步优化。【结果】采用MATLAB R2014a平台进行仿真实验,预测结果平均误差2.74E-04,同实际数据