基于神经网络的研究生报考人数预测研究.doc

摘要:近年来，“考研热”现象倍受各大教育与学者关注.研究生的报考人数体现当代教育及就业分布等诸多现象同时也是国家教育体系的一个重要关注指标.对考研人数的分析与预测亦成为许多研究者的研究对象，同时研究生报考人数受国家政策，本科生就业率，国家经济情况和就业压力等诸多因素的影响.影响因素过多过于繁杂，简单的线性模型往往无法进行准确预测.本文采用灰色理论及人工神经网络结合的方式对研究生报考人数进行整理分析，仅需时间序列数据，由灰色预测算法得到的预测值作为神经网络输入量，训练神经网络模型权值，再用神经网络进行预测.通过两模型各自获得的结果进行对比分析，以期望获得更有效的预测方法与数据，为各界的研究提供参考价值.

【关键词】研究生报考人数；灰色理论；人工神经网络；预测

目录

摘要

Abstract

引    言-1

1. 研究的背景及意义-1

1.1 研究背景-1

1.2 研究意义-2

2. 灰色系统预测模型（简称GM（1,1））介绍及运用-2

2.1 研究领域及理论背景-2

2.2 建立GM(1,1)灰色模型-3

2.3 GM(1,1)算法步骤-4

3. 神经网络预测模型介绍及应用-5

3.1 神经网络理论背景-5

3.2 神经网络算法应用-6

3.3 BP神经网络算法步骤-8

4. 数据处理-9

4.1 数据来源及处理说明-9

4.2 GM(1,1)模型的求解-10

4.3 神经网络MATLAB实现-12

5. 实验结果对比分析-15

总    结-16

参考文献-17

附录-18