【摘 要】
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高考是我国目前高等院校录取考生的主要方式,有效预测高考录取相关数据,指导考生合理填报高考志愿,具有很强的现实意义。目前对高校高考录取分进行预测的常见方法有线差法、
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高考是我国目前高等院校录取考生的主要方式,有效预测高考录取相关数据,指导考生合理填报高考志愿,具有很强的现实意义。目前对高校高考录取分进行预测的常见方法有线差法、等效分法、平均排位法、灰色预测模型等,但这些方法均存在忽视了考生分数、排名与当年分数线之间的联系,忽略了高校发展趋势变化及录取最低分偏离常态等因素对预测准确度的影响问题,进而影响了整体预测精度。在前人研究的基础上,提出了线上百分位与线性回归相结合的高校录取分数预测模型,并通过异常值的剔除对模型进行优化。首先通过构建线上百分位解决题目难易程度、当年分数线、考生排名位次、整体招生规模等因素对预测模型的影响问题。其次在平均分线上百分位上做线性回归找出高校录取水平变化趋势,再借助最低分线上百分位与平均分线上百分位之间的平均差值预测出下年度高校录取最低分线上百分位和录取分数。最后基于方差分析设计了最低分异常值剔除算法以消除因点招等因素产生的异常最低分对预测精度的影响。选取2017年在河北省招生的本科一批院校理科录取数据,筛选出高校5、4、3年历史数据,分别应用线上百分位回归模型、剔除异常值线上百分位回归模型、平均排位法及剔除异常值平均排位法预测2017年各高校录取分数线,并与实际录取分数进行对比。结果显示:线上百分位的构建解决了高校录取水平测度的问题,了解了考生在总体中处于何种水平;根据高校历年平均分线上百分位进行的线性回归得到了高校来年的平均分数,预测了高校的发展趋势;使用4年历史数据预测时,线上百分位回归模型、异常值剔除的线上百分位回归模型分别与平均排位法做预测分数的平均误差平方和对比,预测精度分别提高了39.70%和45.89%。图13幅;表24个;参52篇。
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