基于SVM的高校录取分数预测模型

• 作者: 张宏烈 李诚 王崇
• 来源期刊: 高师理科学刊
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量机 定量分析 预测模型
• 年，卷（期）: 2016,（12）
• 页码范围: 22-24
• 页数: 3页
• 分类号: TP274
• 字数: 1754字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-9831.2016.12.005

摘要

由于随机性大,影响因素多,导致高校录取分数预测困难,准确度不高,相关研究较少.针对这种情况,尝试基于支持向量机(SVM)理论,结合我国高考录取模式,建立SVM模型对高校录取分数进行初步预测.通过对预测结果的定量分析,证明预测效果较理想,预测的平均绝对误差为7.6分,同时验证了SVM预测模型在高校录取分数预测中的可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李诚	齐齐哈尔大学计算机与控制工程学院	26	65	4.0	6.0
2	张宏烈	齐齐哈尔大学计算机与控制工程学院	34	121	6.0	9.0
3	王崇	齐齐哈尔大学计算机与控制工程学院	11	23	3.0	4.0