吉林大学学报(信息科学版) ›› 2021, Vol. 39 ›› Issue (4): 451-455.
姚明海, 李劲松, 王 娜
YAO Minghai, LI Jinsong, WANG Na
摘要: 现有成绩预测研究多集中于如何构建预测模型, 但都忽略了预测时间的重要性。 针对此问题, 提出基于 BP(Back Propagation)神经网络方法构建大一成绩同最终毕业时的成绩预测模型, 旨在挖掘大一成绩同毕业成绩存在的潜在联系, 实现早指导早见效的原则。 通过对某高校信息与计算科学专业 2016 级学生成绩进行随机预测实验, 证明大一成绩同毕业成绩间具有潜在联系。 同时, 提出的基于 BP 神经网络的高校学生成绩预测模型具有良好的预测精度、 实用性和推广性, 可以成为提升教学质量的重要组成部分, 为实现人才培养的目标发挥更大的作用。
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