跟着高考成就陆续公布，又到了填报志愿的关键时代。
2022年高考竞争异样剧烈。报名人数高达1193万人，突破历史新高。从各省发布的一分一段表中，咱们清晰看到，
这就象征着，填报志愿时必需精确估量，才能施展出个人分数的最大潜力。
传统志愿填报办法不尽如人意
传统志愿填报办法较为
2020年，中山大学在安徽省招收计算机类专业的最低录取名次为全省2247名（广州）以及2726名（深圳）；到了2021年，最低录取名次为全省3822名（珠海）。一样的学校以及专业，两年的录取名次最高竟相差1575名！这其中的主要缘由，是招生城市以及招生人数的变化，从广州6人以及深圳4人，变成在珠海招生30人。
此外，一些高校招生会呈现大小年的现象。例如：
2019年，厦门大学的计算机类专业在安徽省的最低投档名次为全省3069名；2020年投档考生更为小心，名次更加宽松，变成3406名；但在这个变化以后，2021年的投档考生又变得激进，造成投档人数增添，最低投档名次回到了3059名。
实际上，高考投档包括了诸多因素，同级别高校的招生人数、学费、专业的变化等，都有可能带来繁杂的联动效应，市面常见的智能化报考工具参差不齐
在这个背景下，智能化的报考以及分析工具如雨后春笋同样呈现。操作很简单，只需输入考生所在省分以及分数，系统能够自动给出举荐学校及上线几率。
为此，我做了一系列测试，结果使人大跌眼镜。
首先，在数据真实性上就存在一些疑难。例如，2021年最低分对应的排名存在数据不统一的问题。
其次，学校录取几率应为所含专业中的最大录取几率，但点开部份页面可以看到，这与专业录取几率其实不匹配。通过对照不同软件，我发现它们预测相同考生报考同一学校的上线几率居然相差巨大。
显然，这些工具似乎其实不像声称的那样靠谱，并且预测结果还是以考生难以理解的几率情势展现的。
从零架构更准确、直观的算法模型
那么，咱们为何不直接给出每一个专业的投档分数线呢？
于是，我自己动手
首先，我写了一套爬虫程序，通太高校门户、各省考试院等官方网站获取了近5年的高考数据，包含每一年每一个专业录取的最高分、最低分、最低分排名、平均分、招生人数、实际录取人数等几十个类目的几百万条公开数据。
在进行数据清洗以及格式归一化后，送入设计好的AI模型，这个模型能够从每一个专业5年里所触及的庞杂类目中，通过主成份分析锁定对录取影响最大的因素，以后通过LSTM循环神经网络发掘出不同因素以及不同年份之间的潜伏关系。
经由训练，
2022年安徽省高考部份重点院校专业录取分数线预测
2022年北京市高考部份重点院校专业录取分数线预测
2022年河北省高考部份重点院校专业录取分数线预测
2022年河南省高考部份重点院校专业录取分数线预测
2022年湖北省高考部份重点院校专业录取分数线预测
2022年吉林省高考部份重点院校专业录取分数线预测
2022年江苏省高考部份重点院校专业录取分数线预测
2022年辽宁省高考部份重点院校专业录取分数线预测
2022年内蒙古省高考部份重点院校专业录取分数线预测
2022年宁夏省高考部份重点院校专业录取分数线预测
2022年山东省高考部份重点院校专业录取分数线预测
2022年陕西省高考部份重点院校专业录取分数线预测
2022年四川省高考部份重点院校专业录取分数线预测
至于预测结果准确与否，需要等到高考录取结果发布后才能知道。如果预测准确，
以上就是简知网（www.jianzixun.com）关于“爆肝一个月，我预测了2022高考专业录取分数线”的详细内容，希望对大家有所帮助！
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