基于BP神经网络的高校硕士研究生收费模型研究

摘要

随着高等教育收费制度实施的深化，硕士研究生教育全面收费势在必行，由此引发的如何收费，将成为一个引人关注的问题。目前我国实施的硕士研究生收费政策比较宽泛、尚未制定统一的标准，高校自主权相对过大，给学费收取造成了很多漏洞，导致硕士研究生收费混乱。因此，制定切实有效的研究生收费标准是很有必要的。本文分析和研究了硕士研究生收费现状，提出了通过采用BP神经网络算法建立符合实际要求的模型，以此为参考，指导各个高校根据自身的实际情况，制定合理的收费标准，从而规范高校硕士研究生收费。收费模型的建立需要分析主要影响因素，这六个主要影响因素分别是：生均教育成本、学校办学水平、专业差别、地域与经济状况差异、国家投入、学生需求与预期收益。生均教育成本即生均培养成本，是制定收费标准的基础；学校类型以及办学水平、专业差别、地域与经济状况差异、学生需求与未来收益是实施差别收费的重要依据；国家投入与补助是制约收费的主要政策依据。这些因素是进行模型研究的假设前提，对它们进行构成分析，使之容易产生质到量的转化。选取56所有研究生院的高校作为训练模型的样本，通过对每一所高校相应因素的比较、分析与统计，将最终结果用数字化的方法赋值；将该数字化结果用于基于BP神经网络收费模型的训练与检验中，最终得出各个收费影响因素与学费之间的数学关系。这六个因素对学费影响程度大小依次是：生均成本、地区经济、办学水平、专业差异、未来需求、国家投入。从而建立一个相对优化、合理的收费预测、指导模型，以便在今后的政策实施中有的放矢，根据国家、社会、学校的不同政策，随着成本、专业、经济、地域等主要影响因素的改变，适时给出学费制定标准调整的参考，使硕士研究生收费更加明晰、合理。