基于深度学习算法的高考分数预估及志愿选择方法、系统

摘要

本发明公开了一种基于深度学习算法的高考分数预估及志愿选择方法，包括：根据往年各高校各专业各生源地的分数线和线差，通过LSTM神经网络算法预测当前年度各高校各专业各生源地的线差；根据预测出的当前年度各高校各专业各生源地的线差，确定考生生源地当前年度各级别高校分数线；根据考生生源地，对其当前年度成绩值进行判断，并采用DNN神经网络算法计算得出相关的高校专业结果；根据匹配出的高校专业结果，得到初步报考方案；将初步报考方案与高校政策类信息结合分析，得到最终报考方案。本发明还提供了一种基于深度学习算法的高考分数预估及志愿选择系统。本发明的有益效果：去除人为主观性影响，使得专业选择更具备科学性，更为准确。