2024年高考结束后，高考志愿填报已成为每位家长和考生关注的焦点。如何准确预测录取概率，降低退档和滑档的风险，成为他们最为关心的问题。近日，升学e网通凭借其先进的大数据算法，成功推出全新升级的志愿填报产品，为考生和家长提供了更为精准、高效的志愿填报解决方案。

运用等效分算法，提高预测准确性

升学e网通推出的志愿填报产品，最大的亮点在于其独特的等效分算法。

什么是等效分？

由于每年高考试题的难易程度不同，院校和专业的招生计划也有所变化，因此同样的分数在不同年份可能代表着不同的水平。这时候就需要将由于试题难度和招生计划变化带来的分数差异进行校正，从而得到一个相对稳定的分数，我们称之为"等效分"。

等效分算法充分考虑了扩招、减招对不同层次考生的影响，通过针对性的修正，有效减弱了扩招、减招现象所带来的影响，从而提高了预测的准确性。同时，对比等效分算法与同位分以及等比例位次算法的性能，下列图表清晰地展示了等效分算法在多个层次和整体应用中的优越性。

（上图为等效分算法和同位分、等比例位次算法的对比）

神经网络模型加持，预测准确性更高

据了解，升学e网通在去年已经全面采用等效分算法，取得了显著成效。而今年，升学e网通再次升级算法，引入神经网络预测模型，使预测结果在保证原先等效分准确性的基础上，增加了合理性和稳定性。

在模型开发的精细流程中，升学e网通首先执行了对历史数据的等效分转换，旨在确保数据的一致性和可比性。随后，再利用神经网络强大的学习能力对预测模型进行了深入训练。这一过程中，升学e网通依据历年录取数据的多种特性，如趋势类型（上升、下降、V形波动、倒V形波动）、波动幅度的大小以及数据的完整性等，进行了分组训练。通过精密计算，升学e网通确定了各年份在预测中的最优权重比例，再结合多方面信息综合预测，有效降低了因数据缺失或大幅度波动可能带来的预测风险，确保了预测结果的稳健性和可靠性。

通过对比测试，神经网络预测模型在预测分数偏差5分以内和10分以内的志愿数量占比方面，均比等效分算法有了明显的提升。具体表现为：

1、在预测分数偏差5分以内志愿数量占比方面：各省等效分平均占比60.74%，神经网络预测模型平均占比62.50%，整体提升1.76个百分点。

2、在预测分数偏差10分以内志愿数量占比方面：各省等效分平均占比82.61%，神经网络预测模型平均占比83.70%，整体提升1.09个百分点。

升学e网通志愿填报产品的推出，为考生和家长提供了更为精准的预测服务，也为广大学子提供了丰富的院校和专业选择。考生和家长可以通过升学e网通志愿填报产品，预测心仪院校和专业的录取概率，从而更加科学、合理地制定志愿填报方案。

随着高考报考竞争的日益激烈，智能报考已经成为未来的发展趋势。升学e网通此次升级志愿填报算法，展示了其强大技术实力的同时也体现了其对于高考报考领域的深刻理解和高度责任感。在升学e网通的带动下，相信高考报考将会迎来更加智能、便捷的新时代。