[发明专利]一种基于校园数据的学生经济状况预测方法有效
| 申请号： | 201810006888.8 | 申请日： | 2018-01-04 |
| 公开（公告）号： | CN108197657B | 公开（公告）日： | 2022-04-19 |
| 发明（设计）人： | 聂敏;杨磊;罗炜敏 | 申请（专利权）人： | 成都寻道科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06Q10/04;G06Q50/20 |
| 代理公司： | 成都九鼎天元知识产权代理有限公司 51214 | 代理人： | 刘世权 |
| 地址： | 611730 四川省成都市郫都区德源镇（*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于校园数据的学生经济状况预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：采集所有在校学生的行为数据；S2：对采集到的学生数据进行数据清洗，将清洗后的数据存放在数据存储模块中；S3：提取每个学生的行为特征向量；S4：构建深度学习Encoder‑Decoder模型，并分开进行训练；S5：根据训练的模型预测学生的校园行为；S6：训练集数据训练分类模型；S7：基于分类模型预测学生经济状况。本发明基于LSTM Encoder‑Decoder模型预测学生的校园行为，并建立分类模型预测学生经济状况，其中标注数据需求少，训练数据充分，预测效果更好。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 校园 数据 学生 经济状况 预测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于校园数据的学生经济状况预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：采集所有在校学生的行为数据，行为数据包括学生在校园内各个地点使用校园一卡通的记录；S2：对采集到的学生数据进行数据清洗，完成数据的过滤以及规范化，将清洗后的数据存放在数据存储模块中；S3：调用数据存储模块的数据，提取每个学生的行为特征向量；S4：构建深度学习Encoder‑Decoder模型，并对该模型的Encoder编码器和Decoder解码器分开进行训练；S5：根据训练的模型预测学生的校园行为；S6：将Encoder‑Decoder模型中的编码向量作为学生的特征，学生经济状况标注数据作为label，得到训练集，利用训练集数据训练分类模型；S7：基于分类模型预测学生经济状况。
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