【摘 要】
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高考作为中国高等院校录取的最主要方式,在我国大多数人心中有着改变命运的重要地位。但是每年大部分考生填报志愿,基本是依照往年的高考录取线进行估计,而这种方式的准确性
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高考作为中国高等院校录取的最主要方式,在我国大多数人心中有着改变命运的重要地位。但是每年大部分考生填报志愿,基本是依照往年的高考录取线进行估计,而这种方式的准确性也一再被证明是不够的。因此如何能够更准确地预测目标院校以及目标专业的录取分数线,就成为了当前高考填报志愿的工作中亟需解决的问题,这也正是本论文研究重点。本文提出了使用Adaboost方法来预测高考批次线的方法,并提出了使用深度学习的方法来进行院校专业录取分数线的预测。首先研究使用Adaboost来预测高考批次线的方法:通过实验证明Adaboost算法相对于随机森林算法有着良好的表现;并且通过使用随机森林的方法来暴露每个特征值的贡献来选取合适的特征值,然后对特征值进行调整、处理、组合等一系列特征工程,以及对模型的参数的调整等工作,使得模型对于预测高考分数线有着很好的效果,误差值在5分左右。然后提出了使用深度学习预测院校专业录取分数线的方法,使用了多隐层结构的神经网络模型,通过对模型的输入层的改进,以及对于模型隐层数量的调整,还有调整其他参数以及数据,得到了最佳的预测模型。其对于院校专业录取分数线的预测结果有着较好的表现。最后,本文设计并实现了一个基于机器学习的高考分数线预测系统。本系统在设计和实现时考虑了高并发、大数据量的情况,而且考虑到了数据安全的情况。此系统使用方便、预测结果准确,能够很好的为考生及其家长提供预测服务。
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