基于数据融合的一种校园安全判定模型构建与研究

摘要：

传统学生在校状态往往基于一卡通消费数据进行判断,存在数据质量不高、消费随机性较大等现象,加上信息时代行为习惯不同,导致数据精准度不高、预测性不强、可信度较差.为精准掌握学生在校状态,文章提出一种基于多源数据融合的判定模型,结果表明:行为活动时间长度在筛选时间段长度[60％,80％]之间时,是否在校判定模型的计算结果与实际在校状态基本相符,准确率可达98％以上,为疫情防控提供了辅助决策支持,为平安校园建设提供了一种技术保证,并根据ARIMA模型进行预测分析,对学情管理具有一定的指导价值.

关键词：数据融合;判定模型;数据驱动;辅助决策;预测分析

分类号：G717;TP391.77(职业技术教育)

资助基金：本文受苏州农业职业技术学院青年教师科研能力提升计划项目;苏州市科技发展计划;苏州农业职业技术学院科技培育项目

在线出版日期：2021-09-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：65-68