基于改进的遗传算法的学生成绩预测模型

摘要：

针对传统的遗传算法收敛慢的问题,提出了一种改进的遗传算法并将其应用在学生成绩预测中.所采用的遗传算法改进策略包括:(1)采用实数进行编码;(2)建立个体适应值函数进行个体评价;(3)使用新的选种策略;(4)改进了杂交过程;(5)修改了入选概率小于变异概率的个体变异策略;(6)优化了算法结束条件.本文将BP神经网络和改进的遗传算法相结合构造学生成绩预测模型.实验结果表明,在误差的收敛速度以及成绩预测的准确性方面,本文提出的模型都获得了令人满意的性能.

关键词：遗传算法、成绩预测、归一化、BP神经网络

所属期刊栏目：28

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：2011年新世纪广西壮族自治区高等教育教改工程项目课题2011JGA273

在线出版日期：2013-01-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：223-225