基于SVM的高校錄取分?jǐn)?shù)預(yù)測(cè)模型

李誠(chéng)，張宏烈，王崇

（齊齊哈爾大學(xué) 計(jì)算機(jī)與控制工程學(xué)院，黑龍江 齊齊哈爾 161006）

基于SVM的高校錄取分?jǐn)?shù)預(yù)測(cè)模型

李誠(chéng)，張宏烈，王崇

（齊齊哈爾大學(xué) 計(jì)算機(jī)與控制工程學(xué)院，黑龍江 齊齊哈爾 161006）

由于隨機(jī)性大，影響因素多，導(dǎo)致高校錄取分?jǐn)?shù)預(yù)測(cè)困難，準(zhǔn)確度不高，相關(guān)研究較少.針對(duì)這種情況，嘗試基于支持向量機(jī)（SVM）理論，結(jié)合我國(guó)高考錄取模式，建立SVM模型對(duì)高校錄取分?jǐn)?shù)進(jìn)行初步預(yù)測(cè).通過(guò)對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果的定量分析，證明預(yù)測(cè)效果較理想，預(yù)測(cè)的平均絕對(duì)誤差為7.6分，同時(shí)驗(yàn)證了SVM預(yù)測(cè)模型在高校錄取分?jǐn)?shù)預(yù)測(cè)中的可行性.

支持向量機(jī)；定量分析；預(yù)測(cè)模型

高考是進(jìn)入理想大學(xué)學(xué)習(xí)的必經(jīng)途徑，也是歷年來(lái)社會(huì)關(guān)注的一個(gè)焦點(diǎn).通常，考生填報(bào)志愿的時(shí)候大多都是依靠老師或者家長(zhǎng)的經(jīng)驗(yàn)和自己的理解.但是僅憑人為的經(jīng)驗(yàn)去解決考生的志愿填報(bào)是非常不準(zhǔn)確的，一方面是老師和家長(zhǎng)掌握的資源十分有限，分析不可能十分全面；另一方面老師和家長(zhǎng)對(duì)歷史錄取情況的理解主觀因素會(huì)比較多.因此，如何找到適合于自己分?jǐn)?shù)的高校是一個(gè)難點(diǎn)問(wèn)題.

高校錄取分?jǐn)?shù)的劃定受招生政策、招生規(guī)模、報(bào)考人數(shù)、考生素質(zhì)、歷年線差和學(xué)校知名度等許多因素共同影響，隨機(jī)性較大.目前，相關(guān)研究分3類：考生高考成績(jī)預(yù)測(cè)[1]165，高校招生情況預(yù)測(cè)[2-3]及高考志愿決策支持系統(tǒng)[4-5].使用的相關(guān)技術(shù)為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[1]164、灰色模型[3]48-49、決策樹(shù)[6-7]和支持向量機(jī)[8-9]等，而對(duì)某一所高校或者一些高校的錄取分?jǐn)?shù)預(yù)測(cè)的研究非常少.本文嘗試基于SVM理論，結(jié)合我國(guó)高考錄取模式，建立SVM模型來(lái)對(duì)高校錄取分?jǐn)?shù)進(jìn)行初步預(yù)測(cè)，同時(shí)要驗(yàn)證SVM預(yù)測(cè)模型在高校錄取分?jǐn)?shù)預(yù)測(cè)中的可行性.

1 支持向量機(jī)

支持向量機(jī)（support vector machines，SVM）是Vapnik等設(shè)計(jì)的一種機(jī)器學(xué)習(xí)算法，其基本思想是依據(jù)統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論，利用核函數(shù)將輸入樣本空間映射到高維特征空間，在這個(gè)高維空間中求得一個(gè)最優(yōu)分類面，得到輸入與輸出變量間的非線性關(guān)系[10].支持向量機(jī)是一個(gè)凸二次優(yōu)化問(wèn)題，得到的解是全局最優(yōu)解，它適合解決小樣本、非線性和高維模式識(shí)別等方面的問(wèn)題，并能夠推廣應(yīng)用到函數(shù)擬合等其它機(jī)器學(xué)習(xí)問(wèn)題中.

在支持向量機(jī)（非線性）算法中，設(shè)給定訓(xùn)練樣本為

存在一個(gè)分類面即超平面，其方程為

根據(jù)式（5）得到非線性分類問(wèn)題的判別函數(shù)為

根據(jù)式（6）就可以判斷x所屬的類別了，也就是預(yù)測(cè)x的值.

2 高校錄取分?jǐn)?shù)預(yù)測(cè)

2.1 預(yù)測(cè)建模

高校錄取分?jǐn)?shù)預(yù)測(cè)的訓(xùn)練集中可能會(huì)出現(xiàn)“野點(diǎn)子”，就是偏遠(yuǎn)點(diǎn)，可能會(huì)對(duì)最終的分類超平面產(chǎn)生嚴(yán)重的影響，所以在SVM模型中加入一個(gè)松弛變量，將約束放寬.預(yù)測(cè)的結(jié)果不能保證是線性分類，所以模型使用非線性SVM，使用核函數(shù)將變量映射到高維空間，這樣的核函數(shù)必須滿足Mercer條件，所以本研究中的核函數(shù)選擇高斯核

其中：核參數(shù)g的值與式（4）中懲罰參數(shù)C的值，都是先驗(yàn)值，或說(shuō)實(shí)驗(yàn)值.就是說(shuō)，在實(shí)驗(yàn)中，反復(fù)修改這2個(gè)參數(shù)值，選擇效果好的值.本模型多次實(shí)驗(yàn)后選擇

2.2 數(shù)據(jù)樣本

黑龍江省2013年實(shí)行平行志愿，本仿真實(shí)驗(yàn)以2013—2016年隨機(jī)選取的10所高校在黑龍江省招收一本理科生的最低分?jǐn)?shù)為樣本數(shù)據(jù)（見(jiàn)表1），其中，2013—2015年數(shù)據(jù)為訓(xùn)練樣本，2016年數(shù)據(jù)為測(cè)試樣本.

表1 數(shù)據(jù)樣本

2.3 預(yù)測(cè)結(jié)果分析

2013—2015年數(shù)據(jù)被用來(lái)訓(xùn)練已建立的模型（由于數(shù)據(jù)樣本過(guò)少，預(yù)測(cè)相對(duì)誤差大，另加2013—2016年省控線訓(xùn)練數(shù)據(jù)），預(yù)測(cè)2016年這10所高校的最低錄取分?jǐn)?shù).然后預(yù)測(cè)分?jǐn)?shù)與2016年的真實(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比檢驗(yàn)，計(jì)算相對(duì)分?jǐn)?shù)差（真實(shí)分?jǐn)?shù)-預(yù)測(cè)分?jǐn)?shù)）.最后采用平均絕對(duì)誤差（MAE）對(duì)本文預(yù)測(cè)模型效果進(jìn)行評(píng)價(jià).預(yù)測(cè)仿真實(shí)驗(yàn)使用安裝了Libsvm-3.21工具包的MATLAB R2010b軟件完成.

預(yù)測(cè)結(jié)果見(jiàn)表2.

表2 預(yù)測(cè)結(jié)果

使用MAE對(duì)預(yù)測(cè)效果評(píng)價(jià)

由表2可知，只是在少數(shù)預(yù)測(cè)點(diǎn)的相對(duì)預(yù)測(cè)誤差較大，大部分預(yù)測(cè)點(diǎn)的相對(duì)預(yù)測(cè)分?jǐn)?shù)差都較為理想，且MAE僅為7.6分，這個(gè)預(yù)測(cè)結(jié)果比較理想，從而驗(yàn)證了支持向量機(jī)在高校錄取分?jǐn)?shù)預(yù)測(cè)中的可行性.

3 結(jié)論

支持向量機(jī)最大優(yōu)勢(shì)是能夠運(yùn)用于小樣本條件下的機(jī)器學(xué)習(xí).本文選用各高校歷年錄取最低分?jǐn)?shù)線數(shù)據(jù)，基于支持向量機(jī)理論，來(lái)建立高校錄取分?jǐn)?shù)預(yù)測(cè)模型對(duì)下一年高校錄取分?jǐn)?shù)最低線進(jìn)行預(yù)測(cè).通過(guò)對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果的定量分析，證明預(yù)測(cè)效果較理想，同時(shí)驗(yàn)證了SVM預(yù)測(cè)模型在高校錄取分?jǐn)?shù)預(yù)測(cè)中的可行性.完善模型、預(yù)測(cè)結(jié)果定性分析及提高預(yù)測(cè)精度將是本文后續(xù)研究的一個(gè)方向.后續(xù)研究的另一個(gè)方向?yàn)楦咝I(yè)錄取分?jǐn)?shù)的預(yù)測(cè)，大部分考生更看重高校熱點(diǎn)專業(yè)錄取分?jǐn)?shù)，這與社會(huì)因素密不可分，具有更大的實(shí)用價(jià)值.

[1]武劍平.基于BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)生高考成績(jī)預(yù)測(cè)[J].科技傳播，2015（20）：164-165

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[3]郭海如，萬(wàn)興，吳朋飛.基于灰色理論的高校招生人數(shù)預(yù)測(cè)[J].湖北工程學(xué)院學(xué)報(bào)，2013，33（6）：48-51

[4]徐剛強(qiáng)，林燕.基于數(shù)據(jù)挖掘的招考志愿填報(bào)輔助決策支持系統(tǒng)[J].計(jì)算技術(shù)與自動(dòng)化，2014，33（4）：106-109

[5]鐵鑫.基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的高職學(xué)院招生決策支持系統(tǒng)研究[J].信息與電腦：理論版，2010（6）：137-138

[6]苗煜飛，張霄宏.決策樹(shù)C4.5算法的優(yōu)化與應(yīng)用[J].計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用，2015，51（13）：255-258

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[9]李建萍.基于加權(quán)支持向量機(jī)的學(xué)習(xí)成績(jī)預(yù)測(cè)模型[J].中國(guó)科教創(chuàng)新導(dǎo)刊，2009（14）：137-138

[10]丁世飛，齊丙娟，譚紅艷.支持向量機(jī)理論與算法研究綜述[J].電子科技大學(xué)學(xué)報(bào)，2011，40（1）：2-10

Prediction model for college admission score based on SVM

LI Cheng，ZHANG Hong-lie，WANG Chong

（School of Computer and Control Engineering，Qiqihar University，Qiqihar 161006，China）

The college admission score prediction is with the high difficulty，the low accuracy and the less related research，because of its high randomicity and multiple influencing factors.Aiming at the situation，based on the support vector machine（SVM）theory，the prediction model for college admission score is constructed to carry out the preliminary prediction，which is combined with the admission mode of Chinese college entrance examination in the paper.By the quantitative analysis of the prediction results，the ideal prediction effect is achieved，the mean absolute prediction error is 7.6，and the feasibility of the SVM prediction model is verified for college admission score prediction.

support vector machine（SVM）；quantitative analysis；prediction model

TP274

A

10.3969/j.issn.1007-9831.2016.12.005

2016-10-15

齊齊哈爾市科技局工業(yè)攻關(guān)計(jì)劃項(xiàng)目（GYGG-201408）

李誠(chéng)（1978-），男，黑龍江齊齊哈爾人，副教授，從事嵌入式系統(tǒng)和人工智能等研究.E-mail：lcrb406@163.com

1007-9831（2016）12-0022-03