【摘 要】
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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
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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。
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