【摘 要】
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针对传统学生英语写作成绩预测方法准确率偏低的情况,提出一种基于主成分分析（PCA）和BP神经网络相结合的写作成绩预测模型。首先,用PCA对所建立的学生写作评价体系作数据降维处
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针对传统学生英语写作成绩预测方法准确率偏低的情况,提出一种基于主成分分析（PCA）和BP神经网络相结合的写作成绩预测模型。首先,用PCA对所建立的学生写作评价体系作数据降维处理,提取前3个主成分,构建了新的样本矩阵,再对BP神经网络进行训练和泛化能力测试。仿真结果表明：单一的BPNN预测最大相对误差为-2.165%,PCA-BPNN预测最大相对误差仅为-0.824 2%,PCA-BPNN简化了网络结构,提高了单一BPNN的训练速率、预测精度和泛化能力,验证了所提出的模型的有效性。
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