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为了掌握高校家庭经济困难学生数的变化趋势,从而帮助高校乃至教育行政部门制定资助政策的正确决策,本文通过运用灰色Verhulst模型与BP神经网络相结合的方法来预测这一数据的变化.实例证明,单独使用这两个模型,预测值的平均相对误差率均大于组合模型,因此,组合模型精度准确性较高,有一定的应用价值.
基于Verhulst-BP模型的家庭经济困难学生预测的研究
【摘 要】
：
为了掌握高校家庭经济困难学生数的变化趋势,从而帮助高校乃至教育行政部门制定资助政策的正确决策,本文通过运用灰色Verhulst模型与BP神经网络相结合的方法来预测这一数据的
【机 构】
：
天津外国语大学学生处天津300204
【出 处】
：
科教导刊
【发表日期】
：
2014年12期
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