基于DE-LSTM模型的教育统计数据预测研究

当前,教育大数据呈现数据量大和数据类型多样的特点,准确有效地对教育统计数据进行分析和预测,对教育部门相关政策的制定和社会的发展具有重要的参考价值。文中以某市每年的招生人数为数据基础,提出了DE-LSTM模型,该模型通过差分进化算法(DE)对长短期记忆神经网络(LSTM)中的隐含层节点和学习率进行优化,使所提模型具有较好的预测性能,并与现有的BP神经网络预测模型、LSTM神经网络预测模型进行了对比。实验结果表明,提出的DE-LSTM预测模型具有较高的预测精度。

基于差分进化算法的教育资源分配模型

针对部分地区教育资源分配不均衡的问题,提出了基于差分进化算法的教育资源分配模型。以某13个区县教师和图书册资源配置的真实数据为例,通过仿真实验对教育资源分配模型的分配效果进行比较分析。结果证明:与基于粒子群算法的教育资源分配模型相比,该模型具有相近的分配性能和相同的时间复杂度,都能够对教育资源进行合理分配,为教育管理部门提供决策依据。但随着教育资源数据量的增大,该模型能够在较少的迭代次数中获得最优解,分配结果可以有效改善教育资源分配不均衡的问题。为了验证该模型的有效性,文中还提出了基于人工鱼群算法的教育资源分配模型,实现了3种模型对教育资源数据分配的可视化,为教育资源的统计与分配提供一定的理论依据。