大数据处理技术在录取分数线预测中的应用研究

• 作者: 贾妮
• 来源期刊: 价值工程
• 学科: 工学
• 关键词: 数据挖掘 分数线预测 BP神经网络 应用
• 年，卷（期）: 2017,（34）
• 所属期刊栏目: 价值应用
• 页码范围: 200-201
• 页数: 2页
• 分类号: TP39
• 字数: 1361字
• 语种: 中文

摘要

针对传统预测模型在高考分数线预测方面精度不高的问题,在分析出高考分数线的分布规律及主要影响因素后,运用主成分分析法对影响因素降维并归一化数据,建立高考分数线神经网络模型,并运用BP反向传播算法进行学习,计算出最优权值.以西安工业大学为例,用此神经网络对录取分数线进行预测,给出预测结果的精度分析,结果表明了该分数线神经网络模型有效地提高了分数线预测精度,为高考分数线的预测以及学生志愿的填报提供了参考依据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	贾妮	西安科技大学计算机科学与技术学院	1	1	1.0	1.0