基于改进支持向量回归模型的高校学生成绩预测研究

扫码查看

原文链接

万方数据
维普

中文摘要：为提高学生成绩预测的准确性,考虑到学生学习行为特征数据的高维和非线性特征,提出了一种基于改进支持向量回归模型的高校学生成绩预测.对支持向量回归(SVR)模型的核函数进行了改进;设计了变邻域搜索算法(VNS)对改进支持向量回归模型的参数进行了优化;将上述方法应用于某高校学生数学成绩数据,并与原始SVR和基于其他智能优化方法的SVR进行了对比,验证了所提方法的有效性.

作者：

许欢、李青、夏道明、谭景宝

展开 >

作者单位：

合肥幼儿师范高等专科学校公共教学部,安徽合肥 230011

关键词：

学生成绩学习行为改进支持向量回归模型变邻域搜索算法

出版年：

2024

DOI：

10.16732/j.cnki.jeu.2024.01.036

鄂州大学学报

鄂州大学

鄂州大学学报

影响因子：0.319

ISSN：1008-9004

年,卷(期)：2024.31(1)

参考文献量6