[发明专利]一种带有白噪声的高考录取概率预测方法

说明书

本发明公开了一种带有白噪声的高考录取概率预测方法，该方法包括步骤：构建预测数据库，并确定等效分数样本序列；根据等效分数样本序列确定分数概率分布函数，分数概率分布函数对应的概率密度函数为正态分布概率密度函数与白噪声的叠加；利用贝叶斯估计和预测数据库计算录取概率；对录取概率进行一致最优势无偏检验，若检验成立，则录取概率为最终预测得到的高考录取概率。本发明考虑多项不确定因素导致的高校录取分数的变动，在模型函数中加入了白噪声，解决了不确定因素对录取概率的影响，再通过贝叶斯估计得到录取概率，最后通过一致最优势无偏检验来进一步检验得到的录取概率的合理性，从而增加了预测的准确性，降低了录取失败的风险。

技术领域

本发明涉及数据统计技术领域，具体涉及一种带有白噪声的高考录取概率预测方法。

背景技术

高考是一个重要的人生转折点，填报志愿更是决定未来从业方向的重要环节。尤其在当下高考受到越来越多的关注，如何合理又高效的根据自己的高考分数填报志愿甚至比高考本身更为重要。众所周知，填报志愿要综合多项参数来进行，而所谓的社会上的专人或者名师帮忙报考也只是靠自己以往的经验进行判断，深受个人主观因素影响，缺乏科学依据。在如今这样一个大数据时代，人工智能日益崛起，依靠数据和算法的高考报考方式越来越被考生和家长所接受。

现有的很多高考填报志愿方法只是简单的依据历年的分数线和院校满意程度来推荐，其方法即参照考生事先选择出的几所自己的理想院校，再根据考生的高考分数来筛选出在其分数上下波动的具体院校。这种方法没有考虑到专业历年最低录取分数的具体变化情况和趋势，并且也没有考虑一些其他不确定性因素，如地域因素、政策因素、经济发展因素等。因此采用这种方法会有很大的录取概率误差，很容易导致考生在填报志愿这一环节失利。

发明内容

基于此，有必要针对目前的高考志愿填报方法存在的录取预测误差大的问题，提供一种更为科学的预测高考录取概率的方法。

为解决上述问题，本发明采取如下的技术方案：

一种带有白噪声的高考录取概率预测方法，包括以下步骤：

步骤一：构建预测数据库，并确定等效分数样本序列；

步骤二：根据所述等效分数样本序列确定分数概率分布函数，所述分数概率分布函数对应的概率密度函数为正态分布概率密度函数与白噪声的叠加；

步骤三：利用贝叶斯估计和所述预测数据库计算录取概率；

步骤四：对所述录取概率进行一致最优势无偏检验，若检验成立，则所述录取概率为最终预测得到的高考录取概率。

与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：

本发明所提供的高考录取概率预测方法考虑多项不确定因素导致的高校录取分数的变动，在模型函数中加入了白噪声，通过引入白噪声来代表录取概率分布函数中的不确定项，解决了不确定因素对录取概率的影响，再通过贝叶斯(Bayes)估计得到录取概率，最后通过一致最优势无偏检验来进一步检验得到的录取概率的合理性，从而增加了预测的准确性，降低了录取失败的风险。

附图说明

图1为本发明带有白噪声的高考录取概率预测方法的流程图；

图2为本发明中带有白噪声的分数概率分布函数图。

具体实施方式

下面对本发明的具体实施方式进行描述，以便于本技术领域的技术人员理解本发明的目的、特征和优点。需要说明的是，所描述的实施例是本发明中的一部分实施例，而并不是全部。本发明不限于具体实施方式的范围，只要各种变化在所附的权利要求限定和确定的本发明的精神和范围内，一切利用本发明构思的发明创造均在保护之列。

为了更好地说明本发明的方案，下面将结合说明书附图进行说明。