基于因子非线性筛选和权重的SVM学生成绩预测计算机仿真

• 作者: 丁玲 刘海彬
• 来源期刊: 电子测试
• 学科: 教育
• 关键词: 学生成绩 因子筛选 因子加权 支持向量机
• 年，卷（期）: 2014,（2）
• 所属期刊栏目: 测试工具与解决方案
• 页码范围: 105-106
• 页数: 2页
• 分类号: G633.96
• 字数: 855字
• 语种: 中文

摘要

提出了一种了基于因子非线性筛选和权重的SVM学生成绩预测模型。在该模型中，以SVM交叉验证MSE最小原则非线性筛选最优因子；然后参保留因子进行非线性加权，量化保留因子的重要程度；最后采用SVM建立最优的体育学生成绩预测模型进行计算机仿真，并应用于1000米跑成绩预测。仿真结果表明，相对于参比模型，该模型具有更高的预测精度，模型的鲁棒性更强。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘海彬		19	17	2.0	3.0
2	丁玲		14	30	4.0	5.0