基于机器学习方法的网瘾及学业预警系统设计
来源：计算机应用与软件杂志2025年第7期北京时间：
作者：王颖, 王佳棋, 夏瑜, 严卫, 朱海霞, 厉业强, 汝吉东, 刘洋
摘要：针对高校学生网瘾和学业预警需求，设计包括学生成绩、设计人口学、个体行为、社会关系和网瘾等调查问卷作为研究数据，提出基于BP神经网络和随机森林两种机器学习方法的学生网瘾及学业预警研究，并分析重要影响因素，为精准干预提供依据。经仿真对比，选取BP神经网络和随机森林算法训练网瘾和学业预测模型，准确率分别达到92.286%和92.742%。为学校学生管理教师及学生提供预警机制，具有一定的学术和应用价值。
关键词：网瘾预测, 学业预测, BP神经网络, 随机森林
