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：计算技术与自动化, 2022, 41(01): 79-147.

DOI：10.16339/j.cnki.jsjsyzdh.202201014

• 神经网络
• BP算法
• 成绩预测

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。

• 单位
  肇庆医学高等专科学校