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基于LSTM的高校高考录取分数预测研究

作者:王宏利; 边帅; 孙全亮; 吕震宇 华北理工大学管理学院; 河北唐山063000; 唐山科技职业技术学院; 河北唐山063000; 北京格学教育科技有限公司; 北京100000
长短时记忆网络   平均排位法   高考   录取分数   预测  

摘要:准确预测高校高考录取分数对高考志愿填报具有重要意义。文章使用线上百分位作为录取测度,构建了用于预测高校高考录取分数的长短时记忆网络,使用前4年的平均录取百分位和最低录取百分位作为输入,预测得到第5年最低录取分数。在河北本科一批理科2010至2017年各高校录取分数据集上的测试结果表明,基于LSTM方法的预测结果大幅优于传统平均排位法。

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