基于遗传算法和支持向量机模型的高考成绩预测  

Prediction of college entrance examination results based on GA-SVM

作　　者：金秀玲[1] 卓艳如 JIN Xiuling;ZHUO Yanru(College of Mathematic and Data Science,Minjiang University,Fuzhou 350108,China)

机构地区：[1]闽江学院数学与数据科学学院,福建福州350108

出　　处：《河南工程学院学报（自然科学版）》2020年第2期62-65,共4页Journal of Henan University of Engineering：Natural Science Edition

基　　金：2018福建省教育厅中青年教师教育科研项目(JT180391)。

摘　　要：为了提高支持向量机算法(SVM)预测的精度,使用遗传算法(GA)优化SVM模型参数,建立GA-SVM高考成绩预测模型。使用贵州省某高中高三理科学生4次模考成绩和高考成绩数据进行验证,与BP神经网络算法、多元线性回归、SVM模型比较,GA-SVM模型预测高考成绩的精度有明显提高,可为高考复习方向提供参考。In order to improve the accuracy of SVM prediction,genetic algorithm(GA)is used to optimize the parameters of SVM model,and a GA-SVM college entrance examination score prediction model is established.By comparing with BP neural network algorithm,multiple linear regression and SVM model,it shows that the accuracy of GA-SVM model is improved obviously.It provides a reference for the students in the review direction of college entrance examination.

关 键 词：遗传算法 支持向量机 高考成绩 预测 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]