精准扶贫背景下基于BP神经网络的高校贫困生学业成绩预测

• 作者: 肖琪
• 来源期刊: 微型电脑应用
• 关键词: 精准扶贫 高校贫困生 BP神经网络 学业成绩 预测
• 年，卷（期）: 2021,（6）
• 所属期刊栏目: 基金项目|FUND PROJECT
• 页码范围: 5-8
• 页数: 4页
• 分类号: G640
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-757X.2021.06.002

摘要

精准扶贫背景下高校贫困生学业成绩的预测是精准"扶智"的前提,采用BP神经网络构建高校贫困生学业成绩预测模型,以上课出勤率、期中考试成绩、图书借阅数量以及上网时间作为指标,对贫困生学业成绩进行预测,采用误差百分比和均方误差评估预测精度,获取BP神经网络模型的最优方案,并与回归分析模型的预测结果进行对比,验证了 BP神经网络模型的优越性.检验结果表明,与回归分析法进行比较,BP神经网络模型拟合度为0.96,具有更高的预测精度,在高校贫困生学业成绩的预测中更有效.