随着高考成绩的陆续公布，又到了填报志愿的关键时期。

2022年的高考竞争非常激烈。 报名人数达到1193万人，突破了历史最高纪录。 从各省公布的一个一个的表格中可以明显看出，一个点就能压倒几百人。

这意味着，如果在报名时不正确估计，就无法发挥个人分数的最大潜力。

传统志愿填报方式不尽如人意，传统志愿填报方式比较简单粗暴，在参考个人成绩与省界分数线差距的基础上，将高考分数、全省排名与去年分数线进行对比，没有考虑每年高中招生的动态变化例如：

2020年，中山大学在安徽省招收计算机类专业最低。录取排名全省2247名(广州)和2726名(深圳)； 到2021年，最低排名录取全省3822名(珠海)。 即使是同一个学校和专业，2年的(录取 )排名最高也相差1575位！ 主要原因是招生城市和招生人数的变化从广州6人和深圳4人变为珠海招生30人。

另外，在部分高中，招生可以看到大小年的现象。 例如：

2019年厦门大学计算机类专业在安徽的最低投票排名全省3069名；2020年报名者更加谨慎，排名更加宽松，为3406名。 但是，在这一变化之后，2021年的投票者又变得激进了，投票人数增加，最低投票顺序回到了3059名。

实际上，高考档案中存在诸多因素，同级高校“招生”人数、学费、专业变化等可能会带来复杂的联动效应，考生和家长很难进行详细分析。

市场常见智能化报考工具的好坏在此背景下，智能化报考和分析工具如雨后春笋般出现。 操作简单，只要输入考生所在省和分数，系统就能自动给出推荐学校和在线概率。

但是这些工具真的可靠吗？

因此，我做了一系列的测试，结果令人瞠目结舌。

首先，我对数据的真实性有疑问。 例如，与2021年最低得分对应的排行榜上存在着数据不统一的问题。

其次，学校录取的概率在所包含的专业中最大应该是录取的概率，但是点击部分页面后，发现这与专业录取的概率不一致。 通过比较不同的软件，我们发现他们预测的是同一个考生。报考同一所学校的上线概率出乎意料地大不相同。

显然，这些工具似乎不像声称的那样可信，预测结果以考生难以理解的概率展示。

从零架构更准确直观的算法模式出发，我们为什么不直接给出每个专业的投票线呢？

于是，我自己从零开始建立模型，试图用人工智能预测各大学的专业分数线。

首先，我写了一系列爬虫程序。 近5年的高考数据，通过高校入口、各省考试院等官方网站，每年专业公布0.10-31036的最高点、最低点、最低点排名、平均分、招生人、实际录取人等数十种公开数据

对数据进行清洗和格式化规范化后，送入设计的AI模型中。 该模型可以从各专业5年的复杂范畴中，通过主成分分析找出对录取影响最大的因素，然后通过LSTM循环神经网络挖掘不同因素与不同年份之间的潜在关系。

经过培训，AI预测了2022年高考各省对应的高考专业分数线。 在这里，我筛选了大家特别关注的重点学校的计算机专业：

2022年安徽省高考部分重点大学专业录取分数线预测

2022年北京市高考部分重点大学专业录取分数线预测

2022年河北省高考部分重点大学专业录取分数线预测

2022年河南省高考部分重点大学专业录取分数线预测

2022年湖北省高考部分重点大学专业录取分数线预测

2022年吉林省高考部分重点大学专业录取分数线预测

2022年江苏省高考部分重点大学专业录取分数线预测

2022年辽宁省高考部分重点大学专业录取分数线预测

2022年内蒙古省高考部分重点大学专业录取分数线预测

2022年宁夏省高考部分重点大学专业录取分数线预测

2022年山东省高考部分重点大学专业录取分数线预测

2022年陕西省高考部分重点大学专业录取分数线预测

2022年四川省高考部分重点大学专业录取分数线预测

在高考录取结果公布之前，预测结果是否准确还不知道。 如果预测正确的话，欢迎对评论区域进行评论。

志愿是关系到金榜题名的人生大事，AI软件可以作为参考，但不能太依赖。 即使软件能挖掘和分析高考分数最高的大学，也不能考虑考生的兴趣爱好和优势潜能等诸多重要因素，不能根据社会发展和行业需求提供长远的人生规划。

最后，祝全体考生都能进入心仪的大学。录取！