【摘 要】
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为了提高当前分数线预测模型的预测精度,提出一种符合分数线变化规律的反向传播神经网络分数线预测模型,并对其进行改进.文中分析了高考分数线的主要影响因素,运用主成分分析
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为了提高当前分数线预测模型的预测精度,提出一种符合分数线变化规律的反向传播神经网络分数线预测模型,并对其进行改进.文中分析了高考分数线的主要影响因素,运用主成分分析法对影响因素降维并归一化数据,建立分数线神经网络并改进其节点难以自适应的问题,得出最佳激活函数及节点个数选择,利用反向传播算法作为最终的学习算法计算出网络的最优权值.将建立的模型运用到西安工业大学高考录取分数线的预测上.结果表明,该分数线神经网络模型有效地提高了分数线预测精度,为高考分数线的预测以及学生志愿的填报提供了参考依据.
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