【摘 要】
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由于高考在中国教育界的重要地位,其每年录取分数线也显得尤为重要,因此我们希望运用一些智能方法对其进行预测和估计.在本文中,我们从河南省高考一本分数线记录的15个数据点
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由于高考在中国教育界的重要地位,其每年录取分数线也显得尤为重要,因此我们希望运用一些智能方法对其进行预测和估计.在本文中,我们从河南省高考一本分数线记录的15个数据点出发,应用ARIMA模型、 加法型Holt-Winter以及乘法型Holt-Winter三个时间序列预测模型,分别对2016年和2017年高考一本录取分数线进行预测,并用最小均方根误差(RMSE)作为衡量预测精度的标准.从实验结果可以看出,ARIMA模型对2016年分数线的估计与真实值拟合度较高,因此我们在对2017年进行预测时也可以较多地参考ARIMA模型.
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