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申请/专利权人：浙江工商大学
摘要：本发明公开一种基于优化Nbeats的学生成绩预测方法、系统及装置，方法包括以下步骤：获取原始学习数据集，对所述原始学习数据集进行预处理，得到标准化学习数据集；构建学生成绩预测预训练模型；基于训练集对学生成绩预测预训练模型进行训练，得到学生成绩预测模型；将待测学习数据输入至学生成绩预测模型，预测学生未来某时段的学习成绩。通过本发明的方法对现有Nbeats模型的预测过程进行改进，将舍弃前向预测值的方法进行优化，将模型中块运算舍弃的前向预测值继续执行块运算，得到优化后的学生成绩预测模型，具有更加优秀的预测效果的结论。并通过一系列数据进行验证，证明优化后的学生成绩预测模型更加稳定高效。
主权项：1.一种基于优化Nbeats的学生成绩预测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取原始学习数据集，其中，原始学习数据集包括全部学习状态数据和全部学习行为数据；对所述原始学习数据集进行预处理，得到标准化学习数据集，并划分为训练集及测试集；构建学生成绩预测预训练模型，包括双残差堆叠结构，所述双残差堆叠结构包括若干块，每个块设有全连接网络层及线性投影层；基于训练集对学生成绩预测预训练模型进行训练，得到学生成绩预测模型，训练过程包括：将训练集输入第一块，第一块输出正向预测结果和后向预测结果，将上一块的输入数据与后向预测结果的差值输入下一块，进而得到所有块的正向预测结果和后向预测结果，将所有正向预测结果进行整合，得到堆叠预测结果，将不同堆叠预测结果相加，得到全局预测结果；将待测学习数据输入至学生成绩预测模型，预测学生未来某时段的学习成绩。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江工商大学 基于优化Nbeats的学生成绩预测方法、系统及装置
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