【摘 要】
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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
【基金项目】
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教育部人文社会科学研究青年基金项目(18YJCZH229),江苏省高校哲学社会科学研究项目(2019SJB494),江苏省教育科学“十三五”规划专项课题(X-a/2020/03),常熟理工学院高等教育研究项目(CS201914)。
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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。
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