近年来，随着市场经济体制的逐步确立、对外改革开放政策的稳定实施、国内外政治环境的不断改善，我国的国民经济出现了空前的、快速增长的好势头；全球范围内的信息技术革命和知识经济的浪潮，也不可避免地对我国社会生活产生了广泛的影响；人们在追求与享受物质财富及较高的物质消费水平的同时，也在注重精神财富的积累与创造、追求更高的人生境界和期望达到较高的文化教育水平；这一切都使高校日趋扩大的招生规模，成为一个不争的事实。 我国高校招生政策，是近来人们讨论较多的问题。我国高等教育究竟应该是大力发展，还是适度发展? 本文就这个问题从理论上进行分析预测，从我国的实际出发，结合国际高等教育的经验，用发展的眼光来具体分析我国的高校招生政策。 本课题要做的就是首先根据理论分析，选取与能够反映高校招生有关的政策、经济、人口、教育等相关因素，再利用MATLAB神经网络工具箱分别建立BP和RBF神经网络模型，最后对模型的结果进行对比分析，并依次对高校招生的情况进行预测分析，以利国家资源的高效利用，有实际的应用价值，被定为省级科研项目。 全文共分七个部分，第一部分是绪论，介绍课题的背景及意义，人工神经网络技术的现状；第二部分是人工神经网络技术的介绍，详细介绍有关人工神经网络的基本概念与特点，BP和RBF神经网络原理；第三部分是本系统的前期准备工作，数据准备，包括影响高校招生的相关数据的选取，数据的归一化以及主元分析降维处理；第四部分是介绍本课题中采用的编程软件MATLAB的选取及其神经网络工具箱的基本内容；第五部分是结合题目详细阐述基于BP算法的高校招生神经网络模型的设计思想和实现方法；第六部分为结合题目详细阐述基于RBF算法的高校招生神经网络模型的设计思想和实现方法；第七部分为系统的总体设计和试验结果分析。最后结论部分，对本文总结，并提出对模型的改进和完善。