基于L-M优化算法的学分绩点预测模型构建

• 作者: 潘和平 王涛 蔡成梅
• 来源期刊: 合肥师范学院学报
• 学科: 工学
• 关键词: 学分绩点 预测模型 神经网络 L-M优化算法
• 年，卷（期）: 2017,（6）
• 所属期刊栏目: 自然科学理论研究
• 页码范围: 20-24
• 页数: 5页
• 分类号: TP183
• 字数: 3650字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-2273 .2017.06.006

摘要

利用学生历史成绩数据和课程之间关系,构建基于BP神经网络的学分绩点预测模型,具有一定的理论和实际应用价值.BP神经网络能够自适应学分绩点统计中课程之间的层次和网络关系,非常适合用于复杂非线性关系的预测.比较了不同算法训练的网络预测结果,发现L-M优化算法预测性能最优.最后,运用函数进行仿真,然后将仿真结果与样本数据对比,验证了L-M优化算法预测模型准确性高,能够用于学分绩点的预测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	潘和平	安徽建筑大学教务处	52	299	8.0	15.0
2	蔡成梅	合肥师范学院教务处	5	8	1.0	2.0
3	王涛	安徽建筑大学教务处	8	8	2.0	2.0