基于 PCA-ＲBF 网络的学生写作成绩预测模型

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文件名称：基于 PCA-ＲBF 网络的学生写作成绩预测模型
文件大小：558KB
文件格式：PDF
更新时间：2021-07-15 03:16:46
pca rbf 为进一步提高学生英语写作成绩预测准确率，提出一种基于主成分分析( PCA) 和径向基函数( ＲBF) 神经网络相结 合的写作成绩预测模型。先用主成分分析对所建立的学生写作评价体系作数据降维处理， 提取前 5 个主成分， 再将这些 主成分作为 ＲBF 神经网络的输入，构建 3 层 ＲBF 神经网络预测模型。实验结果表明，与单一的 ＲBF 神经网络和 BP 神经 网络相比，PCA-ＲBF 预测模型的结构简单，收敛速度快，预测准确率高，泛化能力强，验证了本文提出模型的有效性