一种基于机器学习算法的大学生寝室调配方法组成比例

本发明专利技术名称为一种基于机器学习算法的大学生寝室调配方法；本发明专利技术属于社会行为学、数据科学、系统科学的交叉领域；本发明专利技术主要通过大学生的历史成绩数据以及寝室数据、通基于机器学习的经典算法，包括BP神经网络、Logistic回归、局部线性回归、支持向量机，建立学生成绩变化趋势的预测模型，通过模型精度比较筛选出适合各高校现实情况的数据模型；根据学生成绩分类，定义寝室状态，基于成绩变化趋势预测模型的基础上，计算出各寝室状态下的转化得分；根据实际情况合理设置约束条件，以转化得分最大为目标函数，通过CPLEX优化求解器求得最大目标函数值下各状态寝室的数量，实现寝室的优化调配。

【技术实现步骤摘要】
一种基于机器学习算法的大学生寝室调配方法
本专利技术属于社会行为学、数据科学、系统科学的交叉的逻辑关系
，具体为基于数据科学的社会行为学分析，最后通过系统科学算法进行优化实现。
技术介绍
对于大学生的寝室分配问题，国内一直没有一套科学的方法，目前国内几乎所有的大学都是采用随机分配，或者按照姓名顺序进行寝室分配。2018年，南京大学率先采用按照大学生兴趣爱好进行寝室分配的方法，虽然有很多不足的地方，但是已经说明了高校已经开始重视起大学生的寝室生活。大学生的大部分时间在寝室度过，远远超过课堂时间，寝室环境对于个人的发展，人格的塑造，尤其对于处于青年阶段的大学生而言尤为重要。高校在重视学生课堂教学的同时也应该努力为学生营造更良好的寝室环境，使学生能够健康的成长。专利技术者所在的团队已经通过数据验证了寝室环境与学生成绩的关联性，为本专利技术的提出提供理论支撑。所以有必要提出一种科学的寝室人员调配方法。社会行为学一直是社会关注的焦点，因为涉及到人，必然与人的差异性与主观能动性相关，从机理建模角度去描述人类行为现阶段只有理论上的可能，所以大多本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于机器学习算法的大学生寝室调配方法，其特征在于，/n根据大学生大一、大二的学习成绩数据，运用机器学习算法建立起大学生大三下学期以后的成绩变化趋势预测模型，能够预测学生大三下学期后的成绩变化趋势。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于机器学习算法的大学生寝室调配方法，其特征在于，
根据大学生大一、大二的学习成绩数据，运用机器学习算法建立起大学生大三下学期以后的成绩变化趋势预测模型，能够预测学生大三下学期后的成绩变化趋势。


2.根据权利要求1所述的一种基于机器学习算法的大学生寝室调配方法，其特征在于，
所述机器学习算法包括BP神经网络、KNN、局部线性回归、支持向量机。


3.根据权利要求1所述的一种基于机器学习算法的大学生寝室调配方法，其特征在于，
根据学生成绩的分类，建立并定义寝室状态，基于成绩变化趋势预测模型计算得到各个寝室状态未来的变化趋势期望值，进步+1，退步-1，成绩不变为0的量化值。


4.根据权利要求1所述的一种基于机器学习算法的大学生寝室调配方法，其特征在于，
大学生大一、大二的学习成绩数据的优化处理：
将学生按成绩分为优、中上、...

【专利技术属性】
技术研发人员：曹宇，程旭，魏海平，朱诗朦，刘琳琳，题晓颖，张国玉，程少帅，祝金淼，
申请(专利权)人：辽宁石油化工大学，
类型：发明
国别省市：辽宁;21