【摘要】关于期刊论文下载次数与被引次数关系的研究有待深入。文章以图书馆情报与文献学CSSCI期刊为例，综合采用面板数据模型、面板变系数模型、面板门槛模型研究它们之间的关系，并采用BP人工神经网络基于下载次数预测被引次数。研究表明：面板数据固定效应模型可有效分析下载次数与被引次数关系；论文被引次数主要受滞后2期的下载次数影响；不同期刊下载次数对被引次数的影响呈现趋同趋势；下载次数对被引次数的影响呈现非线性门槛特征；采用BP人工神经网络模型可以根据下载次数较好地预测被引次数；部分学科期刊可采用下载次数进行预评价以提高评价的时效性。