基于BP神经网络的高校硕士研究生收费模型研究

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随着高等教育收费制度实施的深化,硕士研究生教育全面收费势在必行,由此引发的如何收费,将成为一个引人关注的问题。目前我国实施的硕士研究生收费政策比较宽泛、尚未制定统一的标准,高校自主权相对过大,给学费收取造成了很多漏洞,导致硕士研究生收费混乱。因此,制定切实有效的研究生收费标准是很有必要的。本文分析和研究了硕士研究生收费现状,提出了通过采用BP神经网络算法建立符合实际要求的模型,以此为参考,指导各个高校根据自身的实际情况,制定合理的收费标准,从而规范高校硕士研究生收费。收费模型的建立需要分析主要影响因素,这六个主要影响因素分别是:生均教育成本、学校办学水平、专业差别、地域与经济状况差异、国家投入、学生需求与预期收益。生均教育成本即生均培养成本,是制定收费标准的基础;学校类型以及办学水平、专业差别、地域与经济状况差异、学生需求与未来收益是实施差别收费的重要依据;国家投入与补助是制约收费的主要政策依据。这些因素是进行模型研究的假设前提,对它们进行构成分析,使之容易产生质到量的转化。选取56所有研究生院的高校作为训练模型的样本,通过对每一所高校相应因素的比较、分析与统计,将最终结果用数字化的方法赋值;将该数字化结果用于基于BP神经网络收费模型的训练与检验中,最终得出各个收费影响因素与学费之间的数学关系。这六个因素对学费影响程度大小依次是:生均成本、地区经济、办学水平、专业差异、未来需求、国家投入。从而建立一个相对优化、合理的收费预测、指导模型,以便在今后的政策实施中有的放矢,根据国家、社会、学校的不同政策,随着成本、专业、经济、地域等主要影响因素的改变,适时给出学费制定标准调整的参考,使硕士研究生收费更加明晰、合理。
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