高校录取分数线预测方法、设备及计算机可读存储介质技术

技术编号:20026767 阅读:27 留言:0更新日期:2019-01-06 05:30
本发明专利技术公开了一种高校录取分数线预测方法、设备以及计算机可读存储介质,该方法包括步骤:当侦测到获取高考数据的获取指令时,根据所述获取指令获取高校历史录取数据、高考成绩表和高校录取计划表;根据所述高校历史录取数据和所述高考成绩表中的历史高考成绩表计算得到考生去向表;将所述高校录取计划表、所述考生去向表和所述高考成绩表中的当年高考成绩表输入蒙特卡洛模拟中进行模拟投档,以预测各高校的录取分数线。本发明专利技术提高了高校录取分数线预测算法的灵活性,降低了所预测的录取分数线误差,使所预测的录取分数线具备更高的可信度。

【技术实现步骤摘要】
高校录取分数线预测方法、设备及计算机可读存储介质
本专利技术涉及数据处理
,尤其涉及一种高校录取分数线预测方法、设备及计算机可读存储介质。
技术介绍
目前,高校录取分数线的预测并没有通用的算法,常见的算法有线差法、线性回归、灰色预测等。“线差法”是将录取区间均等分为8等份,自下而上第三等份相应的点位所对应的分数为黄金点位。如某高校最高录取分数Tmax=680分,最低录取分数Tmin=600分,则录取区间=80分,黄金点位对应的分数为T=630分。因3/8分所在的点位是一个黄金点位,其“投入产出比”最高的。一般而言,若分数在600至630分之间,录取概率会大大降低;若分数高于630,录取概率会提升,但是可能要浪费一些分数。线性回归是一种传统的机器学习算法,就是通过直线的方式拟合高校历年录取最低分,从而得到最新年份的录取最低分。在实际应用中,线性回归同时也考虑了线差法,通过减去控制线的方式来统一高效的历年录取分数线。这种方式简单,但是考虑因素单一。线性回归法只是从数值上定量分析了数据的走势,然后缺乏对相关因素的影响,因此计算误差较大。高校录取分数线可收集的相关历史数据不多,且这些数据分布没有明显的规律。根据这些数据部分清楚、部分不清楚且带有不确定性的特征,可以引用灰色预测模型来进行分数线的预测。该预测过程是,先预测高校每个专业录取最低分、平均分;然后将所有专业的最低分作为高校的最低分,记作m。对于录取概率评估模型,当分数为m时,录取概率为50%;当分数等于高校平均分时,录取概率为100%。这种算法考虑了数据的不确定性,但该算法将每个高校的录取分数线进行独立预测,没有考虑到高校在录取过程中的相互影响问题。例如,A高校在500分招录100个考生,B高校在500分招录200个考生,假设500分的考生总数300,如果今年A高校提高招录人数,由原来的100提高到150,那么B高校的招录就将直接受到影响。另外,专业的招录数据并不是每年都及时公开,即使公开,每个省份的专业招录数据格式存在不统一的情况,因此,专业数据的收集也是该算法另一个瓶颈所在。线差法和线性回归法都较为简单,但考虑因素单一,因此误差较大。灰度预测算法考虑到了志愿填报过程中的随机性和不确定性,通过现有确定的数据预测高校录取分数线,但其预测针对单个高校,缺乏招录过程中高校录取的相互影响,再者,专业录取信息并不是每个高校都会及时公开,该部分数据收集困难,也会给该算法的灵活性和快速响应造成困难。
技术实现思路
本专利技术的主要目的在于提供一种高校录取分数线预测方法、设备及计算机可读存储介质,旨在解决现有高校录取分数线预测算法灵活性差和误差大的技术问题。为实现上述目的,本专利技术提供一种高校录取分数线预测方法,所述高校录取分数线预测方法包括步骤:当侦测到获取高考数据的获取指令时,根据所述获取指令获取高校历史录取数据、高考成绩表和高校录取计划表;根据所述高校历史录取数据和所述高考成绩表中的历史高考成绩表计算得到考生去向表;将所述高校录取计划表、所述考生去向表和所述高考成绩表中的当年高考成绩表输入蒙特卡洛模拟中进行模拟投档,以预测各高校的录取分数线。优选地,所述根据所述高校历史录取数据和所述高考成绩表中的历史高考成绩表计算得到考生去向表的步骤包括:将所述历史高考成绩表中的历史高考分数转换成标准高考分数;通过所述标准高考分数将所述高校历史录取数据中的历史录取分数转换成标准录取分数,其中,所述高校历史录取数据为预设年份的录取数据,所述历史高考成绩表为预设年份的高考成绩表;根据所述标准录取分数,计算同一所述标准录取分数下,各高校在所述预设年份中所录取的考生人数,以得到标准录取分数表;通过所述标准录取分数表计算同一所述标准录取分数所对应的考生被各高校录取的比例,以得到考生去向表。优选地,所述根据所述标准录取分数,计算同一所述标准录取分数下,各高校在所述预设年份中所录取的考生人数,以得到标准录取分数表的步骤包括:在各高校的所述标准录取分数中获取各高校的标准录取平均分、标准录取最低分和标准录取最高分;将所述标准录取平均分对应减去所述标准录取最低分,得到第一特征值;将所述标准录取最高分减去所述标准录取最低分,得到第二特征值;将所述第一特征值与预设伽玛分布特征表中形状参数进行对比,将所述第二特征值与所述预设伽玛分布特征表中尺寸参数进行对比,以在所述预设伽玛分布特征表中查找到所述高校的拟合结果;根据所述拟合结果计算同一所述标准录取分数下,各高校在所述预设年份中所录取的考生人数,以得到标准录取分数表。优选地,所述通过所述标准录取分数表计算同一所述标准录取分数所对应的考生被各高校录取的比例,以得到考生去向表的步骤包括:通过所述标准录取分数表计算同一所述标准录取分数下,各高校在所述预设年份中所录取的考生人数总和;通过所述考生人数总和,以及各高校在所述标准录取分数下所录取的考生人数计算每一所述标准录取分数对应考生被各高校录取的比例,以得到所述考生去向表。优选地,所述将所述历史高考成绩表中的历史高考分数转换成标准高考分数的步骤包括:计算所述历史高考成绩表中历年高考分数的均值和标准差,得到概率密度函数;将所述概率密度函数和预设概率密度函数进行对比,以确定所述历年高考分数和所述标准高考分数之间的映射关系;根据所述映射关系将所述历史高考分数转换成标准高考分数。优选地,所述将所述高校录取计划表、所述考生去向表和所述高考成绩表中的当年高考成绩表输入蒙特卡洛模拟中进行模拟投档,以预测各高校的录取分数线的步骤包括:将所述高校录取计划表、所述考生去向表和所述高考成绩表中的当年高考成绩表输入蒙特卡洛模拟中,进行模拟投档;获取所述模拟投档的投档结果,在所述投档结果中提取各高校的录取分数;在所述录取分数中确定各高校的投档最低分,将所述投档最低分对应作为各高校的录取分数线。优选地,所述将所述高校录取计划表、所述考生去向表和所述高考成绩表中的当年高考成绩表输入蒙特卡洛模拟中,进行模拟投档的步骤之前,还包括:设置模拟投档的预设投档次数;所述将高校录取计划表、所述考生去向表和所述高考成绩表中的当年高考成绩表输入蒙特卡洛模拟中,进行模拟投档的步骤包括:将高校录取计划表、所述考生去向表和所述高考成绩表中的当年高考成绩表输入蒙特卡洛模拟中,进行所述预设投档次数的模拟投档;所述在所述录取分数中确定各高校的投档最低分,将所述投档最低分对应作为各高校的录取分数线的步骤包括:在所述录取分数中提取各高校在所述预设投档次数中的投档最低分,并计算所述预设投档次数中投档最低分的平均值;将所述平均值对应作为各高校的录取分数线。优选地,所述将所述高校录取计划表、所述考生去向表和所述高考成绩表中的当年高考成绩表输入蒙特卡洛模拟中,以预测各高校的录取分数线的步骤之后,还包括:根据所述预设投档次数的投档最低分建立各高校的录取概率表。优选地,所述将所述高校录取计划表、所述考生去向表和所述高考成绩表中的当年高考成绩表输入蒙特卡洛模拟中,进行模拟投档的步骤包括:遍历一分一段的所述当年高考成绩表,确定所述当年高考成绩表中各个分数对应的考生人数;对所述当年高考成绩表中同一分数对应的考生进行预设次数模拟投档,并按照预设随机数生成策略生成一个随机数;通过所述考生去本文档来自技高网
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【技术保护点】
1.一种高校录取分数线预测方法,其特征在于,所述高校录取分数线预测方法包括以下步骤:当侦测到获取高考数据的获取指令时,根据所述获取指令获取高校历史录取数据、高考成绩表和高校录取计划表;根据所述高校历史录取数据和所述高考成绩表中的历史高考成绩表计算得到考生去向表;将所述高校录取计划表、所述考生去向表和所述高考成绩表中的当年高考成绩表输入蒙特卡洛模拟中进行模拟投档,以预测各高校的录取分数线。

【技术特征摘要】
1.一种高校录取分数线预测方法,其特征在于,所述高校录取分数线预测方法包括以下步骤:当侦测到获取高考数据的获取指令时,根据所述获取指令获取高校历史录取数据、高考成绩表和高校录取计划表;根据所述高校历史录取数据和所述高考成绩表中的历史高考成绩表计算得到考生去向表;将所述高校录取计划表、所述考生去向表和所述高考成绩表中的当年高考成绩表输入蒙特卡洛模拟中进行模拟投档,以预测各高校的录取分数线。2.如权利要求1所述的高校录取分数线预测方法,其特征在于,所述根据所述高校历史录取数据和所述高考成绩表中的历史高考成绩表计算得到考生去向表的步骤包括:将所述历史高考成绩表中的历史高考分数转换成标准高考分数;通过所述标准高考分数将所述高校历史录取数据中的历史录取分数转换成标准录取分数,其中,所述高校历史录取数据为预设年份的录取数据,所述历史高考成绩表为预设年份的高考成绩表;根据所述标准录取分数,计算同一所述标准录取分数下,各高校在所述预设年份中所录取的考生人数,以得到标准录取分数表;通过所述标准录取分数表计算同一所述标准录取分数所对应的考生被各高校录取的比例,以得到考生去向表。3.如权利要求2所述的高校录取分数线预测方法,其特征在于,所述根据所述标准录取分数,计算同一所述标准录取分数下,各高校在所述预设年份中所录取的考生人数,以得到标准录取分数表的步骤包括:在各高校的所述标准录取分数中获取各高校的标准录取平均分、标准录取最低分和标准录取最高分;将所述标准录取平均分对应减去所述标准录取最低分,得到第一特征值;将所述标准录取最高分减去所述标准录取最低分,得到第二特征值;将所述第一特征值与预设伽玛分布特征表中形状参数进行对比,将所述第二特征值与所述预设伽玛分布特征表中尺寸参数进行对比,以在所述预设伽玛分布特征表中查找到所述高校的拟合结果;根据所述拟合结果计算同一所述标准录取分数下,各高校在所述预设年份中所录取的考生人数,以得到标准录取分数表。4.如权利要求2所述的高校录取分数线预测方法,其特征在于,所述通过所述标准录取分数表计算同一所述标准录取分数所对应的考生被各高校录取的比例,以得到考生去向表的步骤包括:通过所述标准录取分数表计算同一所述标准录取分数下,各高校在所述预设年份中所录取的考生人数总和;通过所述考生人数总和,以及各高校在所述标准录取分数下所录取的考生人数计算每一所述标准录取分数对应考生被各高校录取的比例,以得到所述考生去向表。5.如权利要求2所述的高校录取分数线预测方法,其特征在于,所述将所述历史高考成绩表中的历史高考分数转换成标准高考分数的步骤包括:计算所述历史高考成绩表中历年高考分数的均值和标准差,得到概率密度函数;将所述概率密度函数和预设概率密度函数进行对比,以确定所述历年高考分数和所述标准高考分数之间的映射关系;根据所述映射关系将所述历史高考分数转换成标准高考分数。6.如权利要求1至5任一项所述的高校录取分数线预测方法,其特征在于,所述将所述高校录取计划表、所述考生去向表和所述高考成绩表中的当年高考成绩表输入蒙特卡洛模拟中进行模拟投档,以预测各高校的录取分数线的步骤包括:将所述高校录取计划表、所述考生去向表和所述高考成绩表中的当年高考成绩表输入蒙特卡洛模拟中,进行模拟投档;获取所述模拟投档的投档结果,在所述投档结果中提取各高校的录取分数;在所述录取分数中确定各高校的投档最低分,将所述投档最低分对应作为各高校的录取分数线。7.如权利要求6...

【专利技术属性】
技术研发人员:严君辉
申请(专利权)人:中兴通讯股份有限公司
类型:发明
国别省市:广东,44

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