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数学模型在高校招生预测中的应用

作　者: 朱志伟
导　师: 卢燕
学　校: 青岛理工大学
专　业: 控制理论与控制工程
关键词: 招生预测灰色模型支持向量机组合预测预测
分类号: G647.32
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
下　载: 53次
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内容摘要

预测是人类根据历史或已知对未来或未知做出的推断和期望,科学的预测是做出正确决策的前提和保障。随着改革开放的深入,我国的经济社会得到了迅猛发展,我国高等教育事业也取得了巨大发展。通过历年来学校的招生情况综合分析研究,并建立合适的模型预测未来的招生计划对学校招生工作进行指导,对其进行研究具有重要意义。本课题研究的主要内容是单一模型的基础上应用组合模型进行预测,以解决更多的实际应用问题。对于本论文的研究对象是对普通高等学校的招生人数进行建模预测。本课题提出了两种的模型:灰色GM(1,1)模型,支持向量机模型。首先,对高校招生这类样本小、非线性、不确定的研究对象建立灰色预测模型,并对模型进行改进。与传统模型进行比较,发现灰色GM(1,1)预测模型很好的解决了高校招生的预测问题,具有很好的预测效果。其次,对同一研究对象采用同样针对小样本数据统计估计和预测学习的统计学习理论的支持向量回归机模型进行建模预测。并把灰色模型和支持向量回归机相结合对高校招生进行建模,取得更好的预测效果。最后,将上述的单一模型采用最优组合的方法定权重得到组合预测模型,对研究对象进行预测。结合各个模型的优势,使模型更符合实际情况,预测精度很高。

全文目录

摘要  6-7
ABSTRACT  7-8
第一章绪论  8-14
  1.1 选题的背景与研究意义  8-9
  1.2 预测方法和步骤  9-11
  1.3 研究现状  11-12
  1.4 论文的研究内容和结构  12-14
第二章灰色模型在高校招生预测中的应用  14-31
  2.1 引言  14-15
  2.2 灰色GM(1,1)模型  15-22
    2.2.1 建立GM(1,1)模型  16-17
    2.2.2 GM(1,1)模型误差的检验  17-19
    2.2.3 GM(1,1)预测值精度估计  19-20
    2.2.4 GM(1,1)模型群  20-22
  2.3 GM(1,1)模型改进  22-25
  2.4 灰色模型GM(1,1)在高校招生预测中的应用  25-30
    2.4.1 招生人数变化情况的概述  25-26
    2.4.2 GM(1,1)模型预测  26-28
    2.4.3 改进GM(1,1)模型预测  28-30
  2.5 本章小结  30-31
第三章灰色—支持向量回归机模型在高校招生预测中的应用  31-46
  3.1 引言  31-33
    3.1.1 统计学习理论VC 维  31-32
    3.1.2 结构风险最小化原则  32-33
  3.2 支持向量机  33-36
    3.2.1 支持向量回归机  33-34
    3.2.2 核函数  34-35
    3.2.3 损失函数  35-36
  3.3 支持向量机算法  36-41
    3.3.1 选块算法  36-37
    3.3.2 分解算法  37-39
    3.3.3 序列最小最优化算法  39-41
  3.4 支持向量回归机在高校招生预测中的应用  41-44
  3.5 灰色—支持向量回归机模型在高校招生预测中的应用  44-45
  3.6 本章小结  45-46
第四章组合模型在高校招生预测中的应用  46-54
  4.1 引言  46
  4.2 组合预测方法  46-50
    4.2.1 定性确定权重方法  47
    4.2.2 基于最优组合确定权重方法  47-49
    4.2.3 时变权重  49-50
  4.3 组合模型在高校招生预测中的应用  50-53
    4.3.1 组合模型应考虑的问题  50
    4.3.2 自适应过滤法  50-51
    4.3.3 组合模型在高校招生预测中的应用  51-53
  4.4 本章小结  53-54
第五章高校招生系统  54-58
  5.1 系统简介  54-55
  5.2 系统功能模块  55-57
  5.3 生成可执行文件  57-58
结论  58-60
参考文献  60-64
攻读硕士学位期间发表的学术论文  64-65
致谢  65

数学模型在高校招生预测中的应用

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