论文基于BP神经网络理论的来华留学生市场预测，该文是神经网络相关本科论文怎么写跟神经网络和市场预测和BP神经网络理论方面毕业论文范文.
北京／王硕刘洪利河北唐山／任雄朝
摘 要：BP神经网络理论在预测方面应用广泛,且精度较高.以历年留学生数据为基础,在分析其影响因素相关度的同时,利用BP神经网络理论建模,探讨未来来华留学生的人数及发展趋势,并在全球化背景下,为其他行业在留学生市场方面改善发展机制提供数据参考.
关键词：BP神经网络理论；来华留学生；预测；发展趋势
一、引言
在近些年来华留体呈上升态势下,来华留学生与人数模拟预测已成为重要的研究课题.经过预测值与实际数值的对比,揭示留学生发展的规律,有重要的意义.
来华留学生市场与我国生产力发展有着密切关系,国际贸易不断增长,吸引外国学生来中国寻找发展机会.2014年发布的留学生发展报告显示,在我国的留学生中,拥有学位的仅为0.4%,远低于发达国家8%的比例.在这种背景下,需要对未来留学生人数作出预测,提早改善应对机制.
二、相关研究概述与研究方法
(一)相关研究概述
国内学者对留学生的研究,大多停留在跨文化障碍解决、跨国留学动机方面.例如,胡晚( 2015)通过对重庆市留学生的来华动机进行定量分析,将来重庆留学的动机分为三个方面.林航等( 2016)基于40个国家的实证研究,发现孔子学院的数量与来华留学生人数密切相关.“彭晶晶等( 2017)指出,土耳其作为“一带一路”沿线国家,其外交关系是影响学生留学意向的重要因素.另外,高校的招生范围、留学优惠政策、语言沟通障碍等,都是影响外国学生来华的因素.“李柏英( 2014)、刘运红等(2012)、杨韵韵(2013)、张冬红(2015)研究发现,中方的奖学金、国内竞争力,以及外方的鼓励政策、学习成本等外部因素有重要关系.
部分留学生（冬令营、夏令营等）虽然是按照入境游客计算,国内部分学者对入境市场游客动机和未来趋势进行了相关分析预测,但未进行人境市场细分,即很少有学者对未来留学生人数进行预测,为国内留学生市场提供数据参考.
(二)研究方法
多层前馈网络的反向传播学习算法,简称BP算法,由该算法训练的神经网络,称之为BP神经网络.…在人工神经元网络的实际应用中,BP神经网络被应用在函数逼近、模式识别、数据压缩等领域,现阶段在图像处理、信号处理、模式识别等方面应用.BP神经网络理论作为研究方法,与Logistic模型、指数平滑法模型、自回归模型等多个对未来人数数据预测软件相比具有精度高的优点.“
BP神经网络由输入层、隐含层、输出层节点组成.其中,隐含层可以为一层或多层：输入层的结点数,取决于输入矢量的维数：输出层的结点数,取决于输出数据类型和表示该类型所需的数据大小.BP神经网络模型拓扑网络,如图1所示.
二、原始数据收集与处理
(一)原始数据收集
按照文献综述法,提取国内生产总值、普通高校全国生师比、财政性教育经费占国内生产总值的比例、政府奖学金比例、历年人民币兑换美元汇率、全球汉语考试参考人数、中国进出口货物贸易总额共计7个参数,作为影响未来留学生趋势的因素.其中,国内生产总值、普通高校全国生师比、历年人民币兑换美元汇率、进出口货物贸易总额来自国家统计局：全国留学生人数与财政性教育经费占国内生产总值的比例等相关数据,来自2000-2017年中国教育统计年鉴：政府奖学金比例、全球汉语考试参考人数数据,分别来自各2000-2017年度来华留学生统计报告、孔子学院年度统计年鉴.,
通过MATLAB 2017B软件,使用灰色关联T型关联度检验分析,分别计算关联度,其值分别为：0.7833、0.6055、0.7109、0.6434、0.5568、0.5266、0.6052.由此可看m,国内生产总值关联度最高,达0.7833,财政性教育经费占国内生产总值的比例与留学生人数关联度高达0.7109,具体如图2所示.
(二)数据插值处理
由于2003年国内发生“非典”事件,对国内留学生招生和国际人口流动都产生了重大影响,因此将2003年度来华留学生人数作为特殊值重新进行插值处理.使用Excel中添加趋势图的方式,发现多项式函数与实际数值最为接近,且多项式函数为：v 等于502.14x2+16140x+26648,R2等于0.996.以此为基础进行估计,2003年来华留学生约为95000人.如图3所示.
(三)数据归一化处理
为防止误差过大,且sigmoid函数输入数值过大易造成输m饱和问题,需要在预测时将输人数值控制在O~1或-1~1之间.因sigmoid函数输入值为O~1,将更正后的历年留学生人数数据预处理后也控制在0~l范围内.数据归一化处理采用mapnumnax函数,将其默认的map范围更改为O~l.实验结果如表l所示.
四、模型建立与人数预测
(一)神经网络模型建立
利用MATLAB R2017b软件,建立一个三层BP神经网络.既要避免因输入层节点或隐含层节点过多造成的网络复杂化,也要避免节点数量太少引起的误差过大.本研究在多次测试及误差交叉评价中,设置隐含层节点数量为12个、输入层节点为5个、输出层节点为1个.隐含层的激活函数与输出层的函数,均采用sigmoid函数的对数型logsig函数,与其他函数相比,此函数具有误差减小、训练时间短、过程稳定的优点.具体如图4所示.
(二)模型训练、验证及建立
以更正后的2000-2017年全国留学生人数为基础,利用MATLAB R2017b软件,建立网络net等于newff( minmax(P)).,网络最大循环数为epochs等于150,均方误差goal等于 le-4,其他值为默认.以2000-2014年的更正后归一化数据作为训练样本,共分为10组：第一组,2000-2004年的数据为输入神经元,2005年为输出神经元：第二组,2001-2005年的数据为输入神经元,2006年为输出神经元……第十组,2009-2013年的数据为输入神经元,2014年为输m神经元.,在对样本进行训练得到较优权值结构后,又对此结构进行样本测试.测试数据共计3组：2010-2014年、2011-2015年、2012-2016年为输入神经元,2015年、2016年、2017年分别为输出神经元进行测试.
训练完成的BP神经网络对原始数据的输出结果及误差,如表2、图5所示.
BP神经网络对原始数据的拟合程度较好,平均绝对误差值t-2.8537e+03,可以对未来来华留学生人数进行预测.
(三)人数预测
训练后的神经网络模型对原数据拟合程度较为理想.将2013-2017年数据作为输入神经元预测2018年留学生人数,将得到的2018年预测数据再次作为原始数据,2014- 2018年数据作为输入神经元,得到2019年的人数预测数据.以此类推,将2017-2021年数据输入,得到2022年的预测人数.其预测数据,如表3所示.
五、结论
(一)在教育方面
来华留学生可以加快国内教育知识转化,促进国外学生隐形知识背景与显性知识的结合,加快中西方文化的传播.要吸引更多国外学生来华留学,需要不断完善国内教育机制,建立合理的学位授予机制、稳定师生比例关系、建立合理的校园经费补贴机制,提高学位吸引力.
(二)在经济方面
促进国外留学生来华的创业比例和就业比例,吸引来华留学生留在中国企业、或发展自己的中国注册公司,使其在合适的工作岗位上得到发展,促进我国企业向国际化发展,是未来企业的发展趋势：国外留学生的消费水平较高,可以带动旅游消费等产业的发展,为我国企业形象起到宣传作用：外企更要时刻关注留学生发展趋势,提早培养合适的储备人才.
归纳上文，该文是一篇关于神经网络方面的大学硕士和本科毕业论文以及神经网络和市场预测和BP神经网络理论相关神经网络论文开题报告范文和职称论文写作参考文献资料.
参考文献：
1、 基于遗传算法的优化BP神经网络算法 王军涛（北华航天工业学院,河北廊坊065000）WANG Juntao（NorthChina Institute ofAerospaceEngineering,Langfang065000,China.
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