[发明专利]一种基于多层门控神经网络的学情预测方法

摘要

本发明属于学情预测技术领域，具体公开了一种基于多层门控神经网络的学情预测方法，该学情预测方法不仅考虑学生个体成绩的变化，还会统计该课程的总体成绩作为参考；此外，在学情预测中，学生的性别、籍贯以及奖学金情况也会被收集作为预测因子，因而本发明能够全面考虑成绩的影响因素，处理复杂繁琐的学情状况，用时短、效率高；此外，本发明还采用迁移学习方法，对多层门控神经网络进行二次训练优化，使多层门控神经网络不仅可以有效预测学生成绩，也可以预测排名情况，提高了学情预测的准确性和效率。