基于改进的遗传算法的学生成绩预测模型

• 作者: 罗永国
• 来源期刊: 科技通报
• 学科: 工学
• 关键词: 遗传算法 成绩预测 归一化 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2012,（10）
• 所属期刊栏目: 科学、教育
• 页码范围: 223-225
• 页数: 3页
• 分类号: TP391
• 字数: 1884字
• 语种: 中文

摘要

针对传统的遗传算法收敛慢的问题,提出了一种改进的遗传算法并将其应用在学生成绩预测中.所采用的遗传算法改进策略包括:(1)采用实数进行编码;(2)建立个体适应值函数进行个体评价;(3)使用新的选种策略;(4)改进了杂交过程;(5)修改了入选概率小于变异概率的个体变异策略;(6)优化了算法结束条件.本文将BP神经网络和改进的遗传算法相结合构造学生成绩预测模型.实验结果表明,在误差的收敛速度以及成绩预测的准确性方面,本文提出的模型都获得了令人满意的性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	罗永国		8	19	2.0	4.0