基于BP神经网络算法的成绩预测模型研究

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摘 要：基于sigmoid激活函数，建立了一种BP神经网络模型。通过对某高中2006年至2015年间的高考平均数据样本进行学习，修正了权值和阈值。系统最大相对误差为0.22%，关联度为0.6667，小误差概率为0.98，方差比为0.0002，预测结果精度为高。用于2016年至2020年间该校高考平均成绩的预测中发现，预测结果与实际结果的最大绝对误差仅为2分。（剩余5615字）

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