基于数据融合的一种校园安全判定模型构建与研究

摘要

传统学生在校状态往往基于一卡通消费数据进行判断,存在数据质量不高、消费随机性较大等现象,加上信息时代行为习惯不同,导致数据精准度不高、预测性不强、可信度较差.为精准掌握学生在校状态,文章提出一种基于多源数据融合的判定模型,结果表明:行为活动时间长度在筛选时间段长度[60％,80％]之间时,是否在校判定模型的计算结果与实际在校状态基本相符,准确率可达98％以上,为疫情防控提供了辅助决策支持,为平安校园建设提供了一种技术保证,并根据ARIMA模型进行预测分析,对学情管理具有一定的指导价值.