| 基于PCA-BPNN的学生写作成绩预测模型研究 |
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| 引用本文： | 胡帅 顾艳 姜华 曲巍巍. 基于PCA-BPNN的学生写作成绩预测模型研究[J]. 国外电子测量技术, 2015, 34(12): 35-38 |
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| 作者姓名： | 胡帅 顾艳 姜华 曲巍巍 |
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| 作者单位： | 渤海大学大学外语教研部 |
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| 基金项目： | 辽宁省教育厅科学研究一般项目（W2015015）、辽宁省社会科学基金（L14CYY022）资助项目 |
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| 摘 要： | 针对传统学生英语写作成绩预测方法准确率偏低的情况，提出一种基于主成分分析(PCA)和BP神经网络相结合的写作成绩预测模型。首先，用PCA对所建立的学生写作评价体系作数据降维处理，提取前3个主成分，构建了新的样本矩阵，再对BP神经网络进行训练和泛化能力测试。仿真结果表明：单一的BPNN预测最大相对误差为-2.165%，PCA BPNN预测最大相对误差仅为-0.824 2%，PCA BPNN简化了网络结构，提高了单一BPNN的训练速率、预测精度和泛化能力，验证了所提出的模型的有效性。
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| 关 键 词： | 主成分分析 BP神经网络 成绩预测 |
Study of student score prediction model based on PCA BPNN |
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| Hu Shuai Gu Yan Jiang Hua Qu Weiwei. Study of student score prediction model based on PCA BPNN[J]. Foreign Electronic Measurement Technology, 2015, 34(12): 35-38 |
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| Authors: | Hu Shuai Gu Yan Jiang Hua Qu Weiwei |
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| Affiliation: | Teaching and Research Institute of Foreign Languages, Bohai University |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | principal component analysis (PCA) BP neural network score prediction |
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