【正文】 ? ?? i liill yT ? 輸出節(jié)點(diǎn)的誤差公式 13 222)))(((21))((21)(21? ??? ???????????llljjjilililllililllllXwfTftyTftOtE??? 由此建立系統(tǒng)模型如下： 根據(jù)上述分析，下面具體完成 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)收費(fèi)模型的建立與訓(xùn)練： 網(wǎng)絡(luò)建立 :通過函數(shù) newff 實(shí)現(xiàn)。 12 經(jīng)計算可得此處的隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)為 5 個。影響學(xué)費(fèi)的因素有財政撥款 1X 、社會籌款 2X 、學(xué)雜費(fèi) 3X 、學(xué)校自籌 4X 、家庭收入 5X 、教育花費(fèi) 6X 、辦學(xué)經(jīng)費(fèi) 7X 、辦學(xué)水平 8X 、辦學(xué)質(zhì)量 9X 。 在此針對影響高等教育學(xué)費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)的 9 個指標(biāo)，將收集到的數(shù)據(jù)，運(yùn)用 BP 網(wǎng)絡(luò)建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，提出利用網(wǎng)絡(luò)各層間的權(quán)重及其分布，計算出各參數(shù)對產(chǎn)量指標(biāo)的影響程度。 表 [6] 2020 年不同地區(qū)各高校教育綜合指標(biāo)（辦學(xué)水平統(tǒng)計表） 大學(xué)名稱 綜合得 分 學(xué)術(shù)資源得分 學(xué)術(shù)成果得分 學(xué)生情況得分 教師資源得分 物資資源得分 新疆大學(xué) 22 26 中山大學(xué) 60 貴州大學(xué) 21 2 西安交通大學(xué) 66 蘭州大學(xué) 46 27 成都理工大學(xué) 22 昆明理工大學(xué) 25 16 33 南昌大學(xué) 31 東北大學(xué) 52 西安理工 大學(xué) 27 太原理工大學(xué) 24 32 寧夏理工學(xué)院 16 37 浙江海洋學(xué)院東?？萍紝W(xué)院 16 11 衡陽師范學(xué)院南岳學(xué)院 16 40 湖南工程學(xué)院應(yīng)用技術(shù)學(xué)院 15 29 資源來源：網(wǎng)絡(luò)資源 2020 年中國大學(xué)綜合指標(biāo)排行榜 ]10[ 。 對具有殘缺結(jié)構(gòu)、含有錯誤成分的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析時， BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) ]2[能夠在信 息含糊、不確定、不完整、存在矛盾及假象等復(fù)雜環(huán)境中處理分析數(shù)據(jù)，從而可以提高因素分析的質(zhì)量。通過對 r 參數(shù)的自動設(shè)定達(dá)到網(wǎng)絡(luò)收斂，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)達(dá)到最大 mu 值或誤差平方和 SSE 與權(quán)值平方和SSW 在幾次迭代后近似于常數(shù)時，網(wǎng)絡(luò)停止訓(xùn)練。數(shù)據(jù)子集的劃分比例無明確要求，一般使訓(xùn)練集樣本量大于驗(yàn)證集或測試集，且訓(xùn)練集與總的數(shù)據(jù)集相比分布比較相近，使訓(xùn)練樣本具有代表性信息得以充分利用。比較常用的有以下兩種： 早停止策略 將數(shù)據(jù)集分成三個子集：訓(xùn)練集 trainset 、驗(yàn)證集 setvalidaiton 和測試集 testset 。推廣能力差的網(wǎng)絡(luò)即使對訓(xùn)練樣本的擬合能力再好，也毫神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) （包括連接權(quán)重） 比較 目 標(biāo) 輸出 輸入 8 無意義。 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時，隨著迭代次 數(shù)的不斷增加，網(wǎng)絡(luò)誤差也不斷減少，容易使網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)過擬合的現(xiàn)象。常用到的訓(xùn)練函數(shù)有 adapt、 traindm 等。這個函數(shù)有 4 個輸入?yún)?shù)：第一個參數(shù)是一個 2?R 的矩陣以定義 R 個輸入向量的最小值和最大值，R 為輸入神經(jīng)元數(shù)目第二個參數(shù)是一個顢頇每層神經(jīng)元個數(shù)的數(shù)組，第三個參數(shù)是包含每層用到的轉(zhuǎn)移函數(shù)名稱的細(xì)胞數(shù)組，最后一個參數(shù)是用到的訓(xùn)練函數(shù)的名稱。 使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來解決一個問題一般要經(jīng)過建立網(wǎng)絡(luò)對象、初始化網(wǎng)絡(luò)權(quán)重和偏置、網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練、網(wǎng)絡(luò)模擬這些步驟?，F(xiàn)在有許多基本的優(yōu)化算法，例如變尺度算法和牛頓算法。一個典型的 BP網(wǎng)絡(luò)采用的是梯度下降算法，也就是 HoffWidrow ? 算法所規(guī)定的?？偟膩碚f，有各種各樣的設(shè)計和學(xué)習(xí)方法來增強(qiáng)用戶的選擇。無監(jiān)督網(wǎng)絡(luò)可以被應(yīng)用在數(shù)據(jù)組的辨別上。我們主要通過這個工具箱來建立示范的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，并應(yīng)用到工程、金融和其他實(shí)際項目中去。這些領(lǐng)域包括：模式識別、鑒定、分類、語音、翻譯和控制系統(tǒng)。作為典型，許多輸入 /目標(biāo)對應(yīng)的方法已被用在有監(jiān)督模式中來訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。如下圖所示。在自然界，網(wǎng)絡(luò)功能主要由神經(jīng)節(jié)決定，我們可以通過改變連接點(diǎn)的權(quán)重來訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)完成特定的功能。 生均事業(yè)性經(jīng)費(fèi)支出，預(yù)算內(nèi)事業(yè)性經(jīng)費(fèi)撥款占教育經(jīng)費(fèi)收入的比重對地方高等學(xué)校生均學(xué)費(fèi)的影響大于部屬高等學(xué)校的影響。 在表達(dá)式二中：部屬院校生均事業(yè)性經(jīng)費(fèi)支出 1x 每增加 1000 元，生均實(shí)際學(xué)費(fèi) y 提高 196 元；預(yù)算內(nèi)事業(yè)性撥款占教育經(jīng)費(fèi)收入比重 2x 每提高 1 個百分點(diǎn)，生均實(shí)際學(xué)費(fèi) y 降低 元；事業(yè)性收入中非學(xué)費(fèi)收入所占比重 3x 每提高 1 個百分點(diǎn)，生均實(shí)際學(xué)費(fèi) y 降低 元； 生均事業(yè)性經(jīng)費(fèi)指數(shù)每提高 1 個百分點(diǎn)，生均學(xué)費(fèi)降低 元。 根據(jù)表中的數(shù)據(jù)，借助 SPSS 軟件進(jìn)行求解，其結(jié)果見其表達(dá)式一： 321 5 8 0 . 5 8 9 xxxy ???? 2）由于各地區(qū)存在著較大的經(jīng)濟(jì)差異，在此我們考慮人均 GDP，再綜合考慮影響生均學(xué)費(fèi)的構(gòu)成因素建立出： 地方院校生均學(xué)費(fèi)模型： cxayii i ????41， 根據(jù)表中的數(shù)據(jù)，借助 SPSS 軟件進(jìn)行求解，其結(jié)果見其表達(dá)式二： 6 4321 2 4 8 xxxxy ????? 其中： 1x ： 生均事業(yè)性經(jīng)費(fèi)支出平均值； 2x ：預(yù)算內(nèi)所占比 重平均值； 3x ：事業(yè)收入中非學(xué)費(fèi)收入所占比重平均值； 4x ：生均事業(yè)性經(jīng)費(fèi)指數(shù)（生均事業(yè)性經(jīng)費(fèi)支出 /人均 GDP）。其數(shù)據(jù)見表 [1]與表 [2]： 表 [1] 中央直屬高校 人均學(xué)費(fèi)及其影響因數(shù) 地區(qū) 生均學(xué)費(fèi) （元） 人均事業(yè)性經(jīng)費(fèi)支出平均值（元） 預(yù)算內(nèi)所占比重 平均值 事業(yè)收入中非學(xué)費(fèi)收入所占比重平均值 廣 東 北 京 重 慶 上 海 甘 肅 四 川 河 北 遼 寧 陜 西 江 蘇 湖 南 安 徽 吉 林 湖 北 寧 夏 山 東 福 建 黑龍江 天 津 浙 江 表 [2] 地方直屬高校人均學(xué)費(fèi)及其影響因數(shù) 地區(qū) 生均學(xué)費(fèi)（元） 生均事業(yè)性經(jīng)費(fèi)支出平均值（元） 預(yù)算內(nèi)所占比重平均值（ %） 事業(yè)收入中非學(xué)費(fèi)收入所占比重平均值（ %） 人均 GDP（元） 浙 江 35730 上 海 65473 黑龍江 18463 廣 東 32142 湖 南 13123 河 北 19363 山 西 16143 5 北 京 57431 天 津 47972 福 建 23363 湖 北 14733 遼 寧 24645 山 東 27148 江 西 12204 海 南 13361 重 慶 14011 吉 林 17211 新 疆 16164 四 川 11708 江 蘇 32985 陜 西 12843 甘 肅 9527 安 徽 11180 河 南 15056 廣 西 11417 內(nèi)蒙古 25558 貴 州 6742 云 南 9459 青 海 12809 寧 夏 12695 西 藏 11567 模型的建立與求解 根據(jù)以上對 2020 年 全國 31 個省、直轄市 的各類學(xué)校生均學(xué)費(fèi)，以及各類院校的生均事業(yè)性經(jīng)費(fèi)支出的統(tǒng)計結(jié)果，以及 2020 年《中國教育經(jīng)費(fèi)統(tǒng)計年鑒》 的數(shù)據(jù)，借助以下多元線形回歸模型，可以算出生均學(xué)費(fèi) 模型，多元線形回歸模型如下所述。 ljiM ：表示第 i 個省或直轄市的第 l 類高校中第 j 類學(xué)校的學(xué)費(fèi)。 四、模型的建立與求解 4． 1 多元線性回歸模型的建立與求解 模型的準(zhǔn)備 普通高校生均學(xué)費(fèi)要對高校的收費(fèi)進(jìn)行定量的分析，則需對 全國 31 個省，直轄市 的生均收費(fèi)情況進(jìn)行統(tǒng)計，在此模型的建立中，為進(jìn)一步簡化模型，我們將高等教育院校分為兩類：部屬院校與地方院校。 人員費(fèi)用包括：教職工基本工資、津貼、獎金、社會保障繳費(fèi)、其他人員支出； 公用