基于BP神经网络算法的成绩预测模型研究

• 作者: 林婷婷
• 来源期刊: 计算技术与自动化
• 关键词: 神经网络 BP算法 成绩预测
• 年，卷（期）: 2022,（1）
• 所属期刊栏目: 算法分析与研究
• 页码范围: 71-81
• 页数: 10页
• 分类号: TP30
• 语种: 中文
• DOI: 10.16339/j.cnki.jsjsyzdh.202201014

摘要

基于sigmoid激活函数，建立了一种BP神经网络模型。通过对某高中2006年至2015年间的高考平均数据样本进行学习，修正了权值和阈值。系统最大相对误差为0.22%,关联度为0.6667,小误差概率为0.98,方差比为0.0002,预测结果精度为高。用于2016年至2020年间该校高考平均成绩的预测中发现，预测结果与实际结果的最大绝对误差仅为2分。对该校2021年的高考平均成绩进行了预测，最终预测结果为571分。