本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)，具體涉及一種院校投檔線預(yù)測(cè)方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、作為最為公正的人才選拔機(jī)制，高考不僅是評(píng)估學(xué)生學(xué)業(yè)水平的重要手段，也是各高等教育機(jī)構(gòu)選拔優(yōu)秀人才的關(guān)鍵指標(biāo)。在此機(jī)制下，投檔線成為各大高校招生錄取的關(guān)鍵標(biāo)準(zhǔn)，自高考成績公布之刻起便受到廣泛關(guān)注。不論是對(duì)投檔線的高估還是低估，均可能導(dǎo)致考生失去進(jìn)入心儀高校的機(jī)會(huì)，從而對(duì)其未來的教育和職業(yè)發(fā)展產(chǎn)生重大影響。因此，如何準(zhǔn)確預(yù)測(cè)投檔線，成為考生在填報(bào)志愿過程中必須面臨的一項(xiàng)重大挑戰(zhàn)。

2、目前對(duì)高考投檔線預(yù)測(cè)大多采用arima模型或lstm模型進(jìn)行預(yù)測(cè)，其中arima模型通過平穩(wěn)性檢驗(yàn)分析，針對(duì)時(shí)間序列中的線性關(guān)系進(jìn)行分析，并獲得序列中的季節(jié)性關(guān)系；lstm模型通過引入門控機(jī)制，捕捉序列中的長期依賴關(guān)系完成時(shí)間序列的預(yù)測(cè)。然而，時(shí)間序列數(shù)據(jù)既包含線性關(guān)系又包含非線性關(guān)系，arima模型不能處理非線性關(guān)系，而lstm模型不擅長捕捉模型中的線性趨勢(shì)和季節(jié)性成分。

3、然而，由于高考數(shù)據(jù)的復(fù)雜性和多樣性，單獨(dú)采用arima模型或lstm模型進(jìn)行投檔線的預(yù)測(cè)，其預(yù)測(cè)結(jié)果的精度和穩(wěn)定性較差。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)存在單獨(dú)采用arima模型或lstm模型進(jìn)行投檔線的預(yù)測(cè)，其預(yù)測(cè)結(jié)果的精度和穩(wěn)定性較差的不足，本發(fā)明提出一種院校投檔線預(yù)測(cè)方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，利用了arima模型的線性預(yù)測(cè)優(yōu)勢(shì)，以優(yōu)化lstm模型處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)的能力，從而提高整體預(yù)測(cè)模型的精度和穩(wěn)定性，從而解決了現(xiàn)有技術(shù)存在的問題。

2、一種院校投檔線預(yù)測(cè)方法，包括以下步驟：

3、選取歷年影響院校投檔線的變量；所述變量包括以省控制線和高考總?cè)藬?shù)作為的自變量和以投檔線位置值作為的因變量；

4、對(duì)所述自變量、因變量進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，分別得到以時(shí)間為行、特征變量為列的自變量矩陣m和因變量列向量y；

5、將自變量矩陣m和因變量列向量y輸入arima模型中，得到m的預(yù)測(cè)值m'和y的預(yù)測(cè)值y'、以及對(duì)t+1年投檔線位置值的預(yù)測(cè)值y't+1；

6、根據(jù)m及其預(yù)測(cè)值m'、y及其預(yù)測(cè)值y'得到m的誤差矩陣δm和y的誤差向量δy，同時(shí)獲得因變量列向量y的arima模型的自回歸系數(shù)p；以δm的前t行數(shù)據(jù)所組成的矩陣δx為自變量、δy為因變量，構(gòu)建lstm殘差模型；

7、以所述自回歸系數(shù)p作為lstm模型的時(shí)間步長，以δm的最后p行所組成的矩陣輸入lstm殘差模型中，得到t+1年投檔線位置值的誤差值δyt+1；

8、結(jié)合t+1年投檔線位置值的預(yù)測(cè)值y't+1與誤差值δyt+1，獲得t+1年院校投檔線的預(yù)測(cè)值。

9、進(jìn)一步地，利用min-max標(biāo)準(zhǔn)化方法對(duì)所述自變量、因變量進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，得到以行為時(shí)間、列為特征變量的自變量矩陣m和因變量列向量y，其分別表示為：

10、

11、y＝(y1,y2,…,yt)t

12、其中，xt＝(xt1,xt2,…,xtn)表示第t個(gè)年份的自變量特征數(shù)據(jù)，yt是和xt對(duì)應(yīng)的因變量，表示第t個(gè)年份在該省的投檔線位置值，t＝(1，2，...，t+1)，t表示時(shí)間。

13、進(jìn)一步地，所述通過arima模型分別計(jì)算m的預(yù)測(cè)值m'和y的預(yù)測(cè)值y'，其計(jì)算過程表示為：

14、

15、y'＝(y'1,y'2,…,y'′t)t

16、其中，x't＝(x't1,x't2,…,x'′tn)表示第t個(gè)年份自變量特征數(shù)據(jù)的arima預(yù)測(cè)值，y't是和x't對(duì)應(yīng)的因變量的arima預(yù)測(cè)值，t＝(1，2，...，t+1)。

17、進(jìn)一步地，所述根據(jù)m'和y'分別計(jì)算m的誤差矩陣δm和y的誤差向量δy，其分別表示為：

18、

19、δy＝(y1-y'1,y2-y'2,…,yt-y't)t

20、其中，δxtj＝xtj-x'tj，t＝(1，2，...，t+1)，j＝(1，2，...，n)。

21、進(jìn)一步地，所述以δm的前t行數(shù)據(jù)所組成的矩陣δx為自變量，δy為因變量，構(gòu)建lstm殘差模型，其中所述矩陣δx表示為：

22、

23、則所述lstm殘差模型表示為：

24、δyt＝flstm?(δxt，δxt-1，…，δxt-p+1)

25、其中，δxt＝(δxt1,δxt2,…,δxtn)表示第t個(gè)年份自變量特征數(shù)據(jù)的真實(shí)值和預(yù)測(cè)值的誤差，δyt是通過δx建立lstm模型得到的因變量的預(yù)測(cè)誤差。

26、進(jìn)一步地，所述以所述自回歸系數(shù)p作為lstm模型的時(shí)間步長，以δm的最后p行所組成的矩陣輸入lstm殘差模型中，計(jì)算出t+1年投檔線位置值的誤差值δyt+1，其中，所述以δm的最后p行所組成的矩陣表示為：

27、

28、則得到所述t+1年的投檔線位置值的誤差值δyt+1為：δyt+1＝flstm(xtest)。

29、進(jìn)一步地，所述結(jié)合t+1年投檔線位置值的預(yù)測(cè)值y't+1與誤差值δyt+1，獲得t+1年院校投檔線的預(yù)測(cè)值，具體包括以下步驟：

30、將t+1年投檔線位置值的預(yù)測(cè)值y't+1與誤差值δyt+1相加得到第t+1年的最終投檔線位置值預(yù)測(cè)值yt+1，其表示為yt+1＝y(tǒng)'t+1+δyt+1；

31、利用min-max標(biāo)準(zhǔn)化逆向運(yùn)算對(duì)yt+1進(jìn)行處理，得到對(duì)投檔線位置值的估計(jì)值；

32、根據(jù)一分一段表，得到t+1年投檔線位置值的對(duì)應(yīng)的分?jǐn)?shù)。

33、本發(fā)明還包括一種院校投檔線預(yù)測(cè)系統(tǒng)，包括：

34、選取模塊，用于選取歷年影響院校投檔線的變量；所述變量包括以省控制線和高考總?cè)藬?shù)作為的自變量和以投檔線位置值作為的因變量；

35、標(biāo)準(zhǔn)化模塊，用于對(duì)所述自變量、因變量進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，分別得到以時(shí)間為行、特征變量為列的自變量矩陣m和因變量列向量y；

36、第一預(yù)測(cè)值計(jì)算模塊，用于將自變量矩陣m和因變量列向量y輸入ari?ma模型中，得到m的預(yù)測(cè)值m'和y的預(yù)測(cè)值y'、以及對(duì)t+1年投檔線位置值的預(yù)測(cè)值y't+1；

37、lstm殘差模型構(gòu)建模塊，用于根據(jù)m及其預(yù)測(cè)值m'、y及其預(yù)測(cè)值y'得到m的誤差矩陣δm和y的誤差向量δy，同時(shí)獲得因變量列向量y的ari?ma模型的自回歸系數(shù)p；以δm的前t行數(shù)據(jù)所組成的矩陣δx為自變量、δy為因變量，構(gòu)建lstm殘差模型；

38、誤差值計(jì)算模塊，用于以所述自回歸系數(shù)p作為lstm模型的時(shí)間步長，以δm的最后p行所組成的矩陣輸入lstm殘差模型中，得到t+1年投檔線位置值的誤差值δyt+1；

39、第二預(yù)測(cè)值計(jì)算模塊，用于結(jié)合t+1年投檔線位置值的預(yù)測(cè)值y't+1與誤差值δyt+1，獲得t+1年院校投檔線的預(yù)測(cè)值。

40、本發(fā)明還包括一種院校投檔線預(yù)測(cè)計(jì)算機(jī)設(shè)備，包括：存儲(chǔ)器、處理器以及存儲(chǔ)在所述存儲(chǔ)器內(nèi)的計(jì)算機(jī)程序，所述處理器執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)程序時(shí)實(shí)現(xiàn)所述的院校投檔線預(yù)測(cè)方法的步驟。

41、本發(fā)明還包括一種可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，所述可讀存儲(chǔ)介質(zhì)存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序包括程序指令，所述程序指令被處理器執(zhí)行時(shí)，用于執(zhí)行所述的院校投檔線預(yù)測(cè)方法的步驟。

42、本發(fā)明提供了一種院校投檔線預(yù)測(cè)方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，具備以下有益效果：

43、本發(fā)明通過將歷年影響院校投檔線的變量分為自變量和因變量，利用ari?ma模型對(duì)線性時(shí)間序列的預(yù)測(cè)能力提取自變量和因變量時(shí)間序列的線性關(guān)系并進(jìn)行預(yù)測(cè)，得到投檔線位置的預(yù)測(cè)值，再根據(jù)lstm模型對(duì)投檔線位置值的誤差進(jìn)行預(yù)測(cè)，結(jié)合arima模型對(duì)線性時(shí)間序列的預(yù)測(cè)能力和lstm模型對(duì)非線性時(shí)間序列的預(yù)測(cè)，從而完成對(duì)時(shí)間序列信息的完全提取，完成對(duì)高考投檔線的最終預(yù)測(cè)，該組合模型與單獨(dú)的arima模型和lstm模型相比，具有更高的預(yù)測(cè)精度。