公开(公告)号：CN117422096A

公开(公告)日：2024-01-19

申请号：CN202311374028.7

申请日：2023-10-23

申请人： 石河子大学

发明人： 周涛 ,  牛娅静 ,  于宝华 ,  李志刚 ,  刘洪江 ,  方仁成 ,  郝者闻

IPC分类号： G06N3/006 ,  G06N3/126 ,  G06N5/01 ,  G06N20/20 ,  G06F18/27 ,  G06Q50/20

摘要： 本发明公开了一种基于GA‑PSO优化的集成学习成绩预测方法及系统，方法包括：获取学生数据集，对所述学生数据集进行相关性分析，得到特征子集；构建GA‑PSO算法，基于GA‑PSO算法对所述特征子集进行迭代搜索，得到参数组合；构建Stacking集成学习模型，将所述参数组合输入至所述Stacking集成学习模型，输出学习成绩的预测结果；系统包括：数据获取模块、参数优化模块、模型预测模块。本发明通过GA‑PSO算法进行自动迭代搜索的技术方案，能解决现有技术中手动调节参数方法耗时且依赖经验的问题，最终能够准确地预测学习成绩。

公开(公告)号：CN116975636A

公开(公告)日：2023-10-31

申请号：CN202310929243.2

申请日：2023-07-26

申请人： 石河子大学

发明人： 周涛 ,  牛娅静 ,  于宝华 ,  李志刚 ,  马龙 ,  方仁成

IPC分类号： G06F18/214 ,  G06F18/25 ,  G06F17/18 ,  G06F18/243 ,  G06F18/2415

摘要： 本发明公开了一种基于RFE‑RF特征选择和基于信息熵的加权投票算法的学生成绩预测方法，属于数据预测系统技术领域，旨在解决现有技术单一的模型在学生成绩预测方面表现不佳，计算准确性低。包括以下步骤，S1、获取学生的基本信息、历届考试成绩和学生行为数据，对其进行特征选择构建新的学生数据集；S2、建立以所述的学生数据集为基础的学生成绩预测模型，通过不同的基分类器模型来预测学生的成绩；S3、基于信息熵的加权投票算法为每个基分类器选择合适的权值，得到最终的模型来对学生成绩进行预测；S4、输出最后的学生成绩预测结果，并使用准确率、召回率、F1值等与将基分类器预测准确率作为权重的投票集成算法做对比。