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        基于參數(shù)優(yōu)化人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高考專業(yè)分?jǐn)?shù)線預(yù)測算法及系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)

        2024-01-24 23:33:36游程荃
        電腦迷 2023年20期
        關(guān)鍵詞:人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)高考

        游程荃

        【摘? 要】 文章主要對高考專業(yè)分?jǐn)?shù)線預(yù)測算法進(jìn)行研究,首先通過大量數(shù)據(jù)的分析,確定了影響專業(yè)分?jǐn)?shù)線的相關(guān)因素,然后結(jié)合相關(guān)文獻(xiàn)和研究成果,對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)、網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練參數(shù)等進(jìn)行了優(yōu)化,最后對預(yù)測結(jié)果進(jìn)行了分析。通過預(yù)測結(jié)果與實(shí)際情況的比較分析,發(fā)現(xiàn)該算法在高考專業(yè)分?jǐn)?shù)線預(yù)測中具有一定的優(yōu)越性??梢詰?yīng)用于高校招生工作中,能夠幫助高校更好地規(guī)劃招生計(jì)劃和專業(yè)設(shè)置。同時(shí)文章也可以為相關(guān)高校提供招生工作方面的幫助,為學(xué)生提供更好的專業(yè)選擇。文章通過分析,對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,并在此基礎(chǔ)上建立了高考專業(yè)分?jǐn)?shù)線預(yù)測系統(tǒng)。系統(tǒng)主要由基本信息管理、志愿填報(bào)管理和專業(yè)錄取管理等模塊構(gòu)成。用戶可以在系統(tǒng)中輸入自己的志愿數(shù)據(jù),并根據(jù)系統(tǒng)提供的分析模型,對高考志愿填報(bào)方案進(jìn)行科學(xué)分析,從而有效地避免考生所填報(bào)的志愿與專業(yè)不相符,甚至出現(xiàn)專業(yè)落榜的現(xiàn)象。

        【關(guān)鍵詞】 高考;專業(yè)分?jǐn)?shù)線;人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

        一、優(yōu)化人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高考專業(yè)分?jǐn)?shù)線預(yù)測算法及系統(tǒng)意義

        (一)有助于考生順利志愿填報(bào)

        在高考填報(bào)志愿時(shí),由于考生不清楚所報(bào)考的高校及專業(yè)的情況,致使許多考生不能順利填報(bào)志愿。如何避免這種情況出現(xiàn)?準(zhǔn)確把握專業(yè)分?jǐn)?shù)線是關(guān)鍵。但在實(shí)際操作中,高校招生計(jì)劃及專業(yè)設(shè)置相對比較穩(wěn)定,學(xué)生所報(bào)考的專業(yè)分?jǐn)?shù)線也比較穩(wěn)定,因此,很難通過錄取分?jǐn)?shù)線對其進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)測。而利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對考生進(jìn)行專業(yè)分?jǐn)?shù)線預(yù)測,是一種相對比較有效的方法。算法的模型結(jié)構(gòu)是基于BP網(wǎng)絡(luò),引入一種遺傳算法的參數(shù)優(yōu)化方法作為BP網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)值和閾值優(yōu)化算法,以提高網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)效率,提高預(yù)測精度。

        (二)有助于高校規(guī)劃招生計(jì)劃和專業(yè)設(shè)置

        全國高考填報(bào)志愿工作是一個(gè)長期的、復(fù)雜的系統(tǒng)工程,高校的招生計(jì)劃和專業(yè)設(shè)置都受到各方面因素的影響。比如,高校錄取新生時(shí)要根據(jù)計(jì)劃進(jìn)行,學(xué)校在制訂招生計(jì)劃時(shí)必須考慮到各方面的因素,要統(tǒng)籌考慮高考分?jǐn)?shù)、招生規(guī)模、生源情況以及各專業(yè)對考生的要求等多方面因素。此外,高校招生計(jì)劃和專業(yè)設(shè)置也要受到國家政策法規(guī)、社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展需求等多方面因素影響。因此,高校要想獲得更多的招生機(jī)會(huì),就需要制訂合理、科學(xué)的招生計(jì)劃和專業(yè)設(shè)置方案,并及時(shí)根據(jù)社會(huì)需求進(jìn)行調(diào)整,確保學(xué)生能獲得最合適的專業(yè)。

        (三)有助于為學(xué)生提供更好的專業(yè)選擇

        有助于為學(xué)生提供更好的專業(yè)選擇指導(dǎo),提高學(xué)生的志愿填報(bào)成功率。高校在錄取新生時(shí),要根據(jù)當(dāng)年高校的招生計(jì)劃和錄取分?jǐn)?shù)線,按照一定的公式計(jì)算出各專業(yè)的錄取線,并將其與學(xué)校計(jì)劃招生人數(shù)進(jìn)行比較,根據(jù)考生所填報(bào)的專業(yè)志愿順序、分?jǐn)?shù)高低進(jìn)行排序。在錄取過程中,如果考生對專業(yè)志愿不滿意,則由計(jì)算機(jī)根據(jù)考生高考成績、專業(yè)志愿、填報(bào)順序等情況自動(dòng)生成一個(gè)專業(yè)錄取線,并作為學(xué)校當(dāng)年錄取新生的依據(jù)。在報(bào)考志愿時(shí),學(xué)生可能會(huì)對自己想要選擇的專業(yè)沒有明確的了解,但這并不是意味著他們就不能選到自己喜歡的專業(yè)。通過高考專業(yè)分?jǐn)?shù)線預(yù)測算法來對學(xué)生未來可以選擇的專業(yè)進(jìn)行預(yù)測,就能讓學(xué)生在填報(bào)志愿時(shí)有更好的選擇。

        二、當(dāng)前高考專業(yè)分?jǐn)?shù)線預(yù)測算法及系統(tǒng)存在的問題

        隨著信息技術(shù)的快速發(fā)展,我國的高等教育已從精英化教育轉(zhuǎn)變?yōu)榇蟊娀逃U猩愋桶ㄆ胀ǜ叩冉逃?、網(wǎng)絡(luò)教育和自學(xué)考試。為給考生提供準(zhǔn)確的報(bào)考參考,高校需要及時(shí)公布各專業(yè)的招生計(jì)劃和錄取分?jǐn)?shù)線。但是目前大多數(shù)高校公布的專業(yè)招生計(jì)劃和錄取分?jǐn)?shù)線都是基于經(jīng)驗(yàn)公式或者模擬數(shù)據(jù)進(jìn)行的預(yù)測,在實(shí)際應(yīng)用中會(huì)遇到很多問題。

        (一)院校地域、辦學(xué)實(shí)力、專業(yè)設(shè)置等因素影響

        受院校地域、辦學(xué)實(shí)力、專業(yè)設(shè)置等因素影響,同一個(gè)高校不同專業(yè)之間的錄取分?jǐn)?shù)會(huì)存在差異。例如,一些院校會(huì)根據(jù)辦學(xué)實(shí)力和專業(yè)設(shè)置等因素將不同專業(yè)按照不同比例分配招生計(jì)劃,導(dǎo)致部分考生因?yàn)閳?bào)考的是熱門專業(yè)而與好學(xué)校失之交臂,嚴(yán)重影響了考生報(bào)考志愿的積極性。

        (二)錄取分?jǐn)?shù)線隨年份變化

        在高考志愿填報(bào)中,考生只能根據(jù)歷年高校專業(yè)錄取分?jǐn)?shù)線進(jìn)行參考。而各院校每年的錄取分?jǐn)?shù)線都會(huì)根據(jù)當(dāng)年招生情況發(fā)生變化,所以在制訂專業(yè)分?jǐn)?shù)線時(shí)不能只參考?xì)v年數(shù)據(jù),需要根據(jù)當(dāng)年實(shí)際情況進(jìn)行調(diào)整。在高考志愿填報(bào)中,很多考生都會(huì)參考往年的錄取分?jǐn)?shù)線。然而,每年的錄取分?jǐn)?shù)線都會(huì)隨著當(dāng)年招生情況發(fā)生變化,尤其是在各院校招生計(jì)劃變化較大的情況下。因此,考生在報(bào)考時(shí)要注意及時(shí)了解各院校近幾年的招生計(jì)劃及錄取分?jǐn)?shù)變化,結(jié)合自身實(shí)際情況進(jìn)行填報(bào)。隨著志愿填報(bào)系統(tǒng)的開發(fā)和志愿填報(bào)的推廣,各高校也紛紛開通自己的官方網(wǎng)站和微信公眾號(hào),這些途徑都可以方便考生查詢到自己所報(bào)專業(yè)歷年的錄取分?jǐn)?shù)線。

        (三)報(bào)考時(shí)機(jī)不當(dāng)

        在高考志愿填報(bào)中,一些考生往往會(huì)根據(jù)自身分?jǐn)?shù)情況選擇報(bào)考院校及專業(yè)。甚至部分考生并未意識(shí)到自己分?jǐn)?shù)與院校錄取分?jǐn)?shù)線之間存在較大差距。在報(bào)考時(shí)常選擇一些較為熱門的專業(yè)進(jìn)行報(bào)考。然而,熱門專業(yè)并不一定適合自己,因此在錄取后很可能出現(xiàn)考生與心儀高校失之交臂的情況。

        (四)招生信息不對等

        多數(shù)高校都有招生章程,其中會(huì)對各專業(yè)錄取條件進(jìn)行說明,如單科成績、身體健康狀況等要求。然而,很多考生不了解各院校招生章程中對考生提出的要求,因此在填報(bào)志愿時(shí)會(huì)出現(xiàn)填報(bào)錯(cuò)誤而與心儀高校失之交臂的情況。在高考志愿填報(bào)中,考生可以根據(jù)自己的興趣愛好、就業(yè)前景等方面選擇專業(yè)。然而,許多考生并不了解自己所報(bào)專業(yè)的具體信息。在高校招生計(jì)劃發(fā)布時(shí),會(huì)對招生專業(yè)進(jìn)行詳細(xì)說明,其中包括各專業(yè)招生計(jì)劃及要求等內(nèi)容。但部分考生在填寫志愿時(shí)并不清楚所報(bào)專業(yè)是否屬于該院校招生專業(yè)范圍之內(nèi)。因此,在高考志愿填報(bào)中存在許多錯(cuò)誤填寫導(dǎo)致無法進(jìn)入心儀學(xué)校的情況發(fā)生。

        三、高考專業(yè)分?jǐn)?shù)線預(yù)測方法

        (一)基于灰色預(yù)測的高考專業(yè)分?jǐn)?shù)線預(yù)測方法

        灰色預(yù)測模型是在常規(guī)的灰色系統(tǒng)理論基礎(chǔ)上建立起來的一種新的預(yù)測方法?;疑A(yù)測方法有一個(gè)假設(shè)前提:各專業(yè)招生計(jì)劃數(shù)都是已知的,不受各院校招生計(jì)劃數(shù)的影響。通過對院校歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,并結(jié)合考生的實(shí)際情況,建立一個(gè)可以反映各專業(yè)招生計(jì)劃數(shù)變化趨勢的灰色模型,通過對該模型進(jìn)行修正得到一種新的預(yù)測方法。在高考專業(yè)分?jǐn)?shù)線預(yù)測中,首先,根據(jù)各院校近幾年來專業(yè)分?jǐn)?shù)線數(shù)據(jù),計(jì)算出各專業(yè)的平均錄取分?jǐn)?shù);其次,根據(jù)該平均錄取分?jǐn)?shù)和考生報(bào)考該專業(yè)的分?jǐn)?shù)進(jìn)行加權(quán),計(jì)算出考生最終可報(bào)考該專業(yè)的最低分?jǐn)?shù)線;最后,將該最低分?jǐn)?shù)線作為考生最終可報(bào)考該專業(yè)的分?jǐn)?shù)線。

        (二)基于LSTM模型的高考專業(yè)分?jǐn)?shù)線預(yù)測方法

        基于 LSTM的高考專業(yè)分?jǐn)?shù)線預(yù)測方法,利用LSTM模型對考生高考分?jǐn)?shù)進(jìn)行多層次、多維度的預(yù)測。該方法首先通過專家對考生的高考分?jǐn)?shù)進(jìn)行打分,并根據(jù)分?jǐn)?shù)進(jìn)行排序,從而得到每一位考生的初始預(yù)測結(jié)果;其次,利用 LSTM模型對初始預(yù)測結(jié)果進(jìn)行優(yōu)化,通過反向傳播算法不斷修正輸入值與輸出值之間的誤差,并根據(jù)誤差調(diào)整各層節(jié)點(diǎn)的權(quán)重,使網(wǎng)絡(luò)能夠更好地利用數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測。最后,將最優(yōu)模型與 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行對比,得到最終預(yù)測結(jié)果。該方法具有較強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力、泛化能力和可解釋性,并可在多個(gè)場景下應(yīng)用,具有較高的可行性和有效性。

        (三)基于參數(shù)優(yōu)化BP深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高考專業(yè)分?jǐn)?shù)線預(yù)測方法

        BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種傳統(tǒng)的多層前向網(wǎng)絡(luò),其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)由輸入層、隱藏層、輸出層構(gòu)成,其中隱藏層中的神經(jīng)元數(shù)量為輸入神經(jīng)元數(shù)的兩倍,輸出層中的神經(jīng)元數(shù)量為輸入神經(jīng)元數(shù)的四倍。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中, BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠通過調(diào)整權(quán)值和閾值來訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò),以獲得較好的預(yù)測性能。在前人研究基礎(chǔ)上,采用遺傳算法和粒子群優(yōu)化算法來優(yōu)化 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù),以提高網(wǎng)絡(luò)的泛化能力。遺傳算法是一種基于生物進(jìn)化機(jī)制來解決計(jì)算問題的智能優(yōu)化算法,而粒子群優(yōu)化算法是一種群智能優(yōu)化算法。研究采用遺傳算法對 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化。

        高考專業(yè)分?jǐn)?shù)線預(yù)測問題是一個(gè)復(fù)雜的多目標(biāo)、多變量、多因素組合優(yōu)化問題。在研究中,將遺傳算法與粒子群優(yōu)化算法相結(jié)合來對 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化,構(gòu)建了基于遺傳算法和粒子群優(yōu)化算法的高考專業(yè)分?jǐn)?shù)線預(yù)測模型。在研究中,針對影響高考專業(yè)分?jǐn)?shù)線的幾個(gè)關(guān)鍵因素:高考成績、專業(yè)名稱、所選科目和選考科目,將其作為輸入?yún)?shù),以專業(yè)名稱和選考科目為輸出參數(shù),構(gòu)建基于 BP深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高考專業(yè)分?jǐn)?shù)線預(yù)測模型,通過網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練得到預(yù)測模型。在實(shí)際應(yīng)用中,采用三層結(jié)構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來處理高考成績和專業(yè)名稱、所選科目和選考科目之間的非線性關(guān)系,利用優(yōu)化后的 BP深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來處理專業(yè)名稱、所選科目和選考科目之間的非線性關(guān)系,并將其用于預(yù)測高考專業(yè)分?jǐn)?shù)線,從而提高預(yù)測精度。

        四、基于高考專業(yè)分?jǐn)?shù)線預(yù)測系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

        (一)預(yù)測系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)

        該系統(tǒng)的開發(fā)平臺(tái)為 Delphi6.5,數(shù)據(jù)庫采用的是 MySQL關(guān)系型數(shù)據(jù)庫,系統(tǒng)界面簡潔、直觀,用戶使用簡單、方便。系統(tǒng)主要分為以下五個(gè)模塊:數(shù)據(jù)管理、專業(yè)分?jǐn)?shù)線預(yù)測、專業(yè)選擇推薦、用戶管理和輔助工具。其中,數(shù)據(jù)管理模塊主要用來收集用戶的基本信息和專業(yè)數(shù)據(jù),并且將這些信息存入數(shù)據(jù)庫中;專業(yè)分?jǐn)?shù)線預(yù)測模塊用來對采集到的專業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,得到專業(yè)的分?jǐn)?shù)線,然后根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和需求給出專業(yè)預(yù)測結(jié)果。用戶管理模塊主要是對用戶的一些基本信息和選擇推薦信息進(jìn)行管理,并且對這些信息進(jìn)行處理得到用戶的一些基本情況;輔助工具主要是為了方便用戶查詢所需要的功能。

        (二)預(yù)測系統(tǒng)功能模塊設(shè)計(jì)

        功能模塊主要包括:用戶管理、成績查詢、專業(yè)錄取信息查詢、志愿填報(bào)輔助及相關(guān)數(shù)據(jù)的導(dǎo)出等。

        用戶管理模塊主要包括登錄驗(yàn)證,用戶信息,角色信息,權(quán)限管理,日志記錄等。

        成績查詢模塊主要包括查詢統(tǒng)計(jì),成績統(tǒng)計(jì)分析,生成成績單等。

        志愿填報(bào)輔助模塊主要包括考生信息,錄取信息查詢,模擬志愿填報(bào)等。

        數(shù)據(jù)導(dǎo)出模塊主要包括數(shù)據(jù)導(dǎo)出表,數(shù)據(jù)字典表,歷史數(shù)據(jù)表等。

        五、結(jié)語

        本研究在分析了高考專業(yè)分?jǐn)?shù)線影響因素的基礎(chǔ)上,結(jié)合 BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢,建立了 BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專業(yè)分?jǐn)?shù)線預(yù)測模型,并提出了一種基于 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法相結(jié)合的參數(shù)優(yōu)化算法?;?BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高考專業(yè)分?jǐn)?shù)線預(yù)測模型,通過結(jié)合模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和粒子群優(yōu)化算法對 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化,使其具有較強(qiáng)的預(yù)測能力。通過對高考專業(yè)分?jǐn)?shù)線影響因素的分析,建立了一個(gè)多因素的高考專業(yè)分?jǐn)?shù)線預(yù)測模型,并將該模型應(yīng)用到高考專業(yè)分?jǐn)?shù)線預(yù)測中。利用遺傳算法對 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化,結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法的優(yōu)點(diǎn),提高了預(yù)測精度。最后設(shè)計(jì)了高考專業(yè)分?jǐn)?shù)線預(yù)測系統(tǒng),該系統(tǒng)包括用戶管理、數(shù)據(jù)管理、歷史數(shù)據(jù)查詢、專業(yè)信息查詢等功能,具有較好的實(shí)用性和可操作性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提出的預(yù)測模型能有效地對高考專業(yè)分?jǐn)?shù)線進(jìn)行預(yù)測,具有較強(qiáng)的泛化能力,能夠滿足高考招生中的實(shí)際需求。

        參考文獻(xiàn):

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