当今社会,国民越来越重视教育。高考作为教育之路的重要环节,更是牵动每个学子的心。我国每年都有千万考生参加高考,而高考后志愿的填报决定了人生轨迹的不同走向。因此,研究高校的录取批次线是有必要且有意义的。随着互联网的发展与普及,国民可以通过互联网搜索自己所需要的资讯。填报志愿期间,考生的搜索行为可以从侧面反映高校的报考热度。本文以高校相关关键词的搜索指数为创新点出发,研究并实现高考批次线的预测。首先,分析并研究影响高校批次线的因素,在高校的招生计划、排名以及地区批次线的基础上,引入反映高校热度的网络搜索指数这一新特征。利用Java语言编写爬虫程序,从相对权威的教育网站获取历年高校的招生计划、排名等相关信息。根据国内搜索引擎市场份额,选取百度指数为搜索指数的数据来源,从百度指数查询平台获取高校相关关键词的百度指数,并且利用主成分分析方法进行降维处理并合成复合网络搜索指数。其次,以高校的招生计划、复合网络搜索指数、地区批次线以及排名为自变量,真实线差为因变量,利用多元线性回归方法实现预测;为了消除大小年的影响,以录取线差为研究对象,利用灰色预测理论实现预测;然后,为了提高模型预测的效果,构建组合预测模型;将灰色预测理论分别与支持向量机方法、BP神经网络算法融合,构建支持向量机回归预测模型和灰色神经网络预测模型。最后,以985高校在湖南地区理科一批次为例进行实验分析。将2011年至2016年录取线差的预测作为训练集,2017年录取线差的预测作为测试集,比较四种模型的预测效果。验证结果表明:从多元线性回归方法的实验中可以看出,将网络搜索指数考虑在内的MLR1模型预测效果良好,且其预测效果优于以录取线差为研究对象的灰色预测模型;而GNN模型和SVR模型的预测效果均优于多元线性回归方法和灰色预测模型,同时,GNN预测模型的预测效果优于SVR预测模型;其中,隐含层节点个数为9时,GNN模型最低录取线差预测值与真实值的相对误差为6.14%,隐含层节点个数为8时,平均线差预测值与真实值的相对误差为4.03%。因此,GNN模型对预测高校录取批次线有较高的准确性,对学子的志愿填报具有重要的评估价值。