文档介绍：该【基于MLP的学生心理压力等级分类预测研究 】是由【刘备文库】上传分享，文档一共【7】页，该文档可以免费在线阅读，需要了解更多关于【基于MLP的学生心理压力等级分类预测研究 】的内容，可以使用淘豆网的站内搜索功能，选择自己适合的文档，以下文字是截取该文章内的部分文字，如需要获得完整电子版，请下载此文档到您的设备，方便您编辑和打印。基于MLP的学生心理压力等级分类预测研究
摘要
学生心理压力问题日益受到社会关注，准确评估和预测压力等级对早期干预至关重要。传统心理量表评估存在主观性强、时效性差等局限。本研究提出一种基于多层感知机（MLP）的学生心理压力等级自动分类预测方法。通过收集学业表现、行为数据、生理指标和社会环境等多维度特征，构建包含12个输入变量、3个隐藏层（神经元数量分别为64、32、16）的MLP分类模型。采用ReLU激活函数解决梯度消失问题，使用Adam优化器进行权重更新，引入Dropout层（）防止过拟合。对某高校800名学生进行追踪调查，按7:1:2划分训练集、验证集和测试集。结果表明，模型在测试集上对压力等级（无压力、轻度、中度、重度）%，，优于逻辑回归（%）和支持向量机（%）等传统方法。SHAP值分析显示，睡眠质量、学业负荷和社交频率是影响压力等级的关键因素。该模型为学生心理健康监测提供了有效的自动化工具。
关键词：多层感知机；心理压力；等级分类；预测模型；学生心理健康；机器学习
1. 引言
随着社会竞争加剧和学业压力增大，学生群体心理压力问题日益突出。长期过度压力可能导致焦虑、抑郁等心理问题，严重影响学生的学习效率和生活质量。传统心理压力评估主要依赖自陈量表（如SCL-90、PSS），存在评估周期长、主观偏差大、难以实时监测等问题。因此，开发客观、高效的压力等级预测方法具有重要现实意义。
机器学习技术为心理压力预测提供了新思路。已有研究尝试使用逻辑回归、支持向量机等算法，但这些线性模型对复杂非线性关系的拟合能力有限。多层感知机作为前馈神经网络的基础形式，具有强大的非线性映射能力，能够捕捉多因素与压力等级间的复杂关系。然而，将MLP应用于学生压力预测仍面临挑战：一是特征选择需全面反映压力成因；二是模型结构设计需要平衡复杂度与泛化能力；三是结果可解释性有待加强。
本研究通过系统分析压力形成机制，构建多维度特征体系；设计优化MLP网络结构，实现高精度压力等级分类；采用SHAP方法增强模型可解释性，为学生心理健康管理提供数据支持。
2. 数据收集与特征工程
数据来源
研究对象为某高校800名本科生，通过问卷调查、校园卡数据、教学管理系统等多渠道收集数据。剔除无效样本后，最终保留762名学生的完整数据。
特征选取与处理
基于生物-心理-社会模型，从四个维度选取12个特征：
学业维度
1. GPA排名（标准化为0-1）
2. 课程负荷（每周课时数）
3. 作业完成率（近一个月）
4. 考试频率（月度考试次数）
行为维度
5. 日均图书馆时长（小时）
6. 体育锻炼频率（每周次数）
7. 屏幕使用时间（日均小时数）
生理维度
8. 睡眠质量（PSQI评分标准化）
9. 月度就诊次数（校医院记录）
社会维度
10. 社团参与度（参与活动频率）
11. 社交活动频率（每周次数）
12. 家庭支持程度（5点量表评分）
压力等级标注
依据心理咨询师评估结果，将压力等级划分为：
- 无压力（0）：PSS评分<5，无显著症状（182人）
- 轻度压力（1）：PSS评分5-10，轻微影响（312人）
- 中度压力（2）：PSS评分11-15，明显影响（201人）
- 重度压力（3）：PSS评分>15，严重影响（67人）
数据预处理
缺失值处理：采用KNN插补法（k=5）
异常值检测：基于3σ原则修正极端值
特征标准化：使用Z-score标准化
类别平衡：采用SMOTE过采样技术
3. MLP模型构建
网络结构设计
输入层：12个神经元，对应12个特征
隐藏层：
- 隐藏层1：64个神经元，ReLU激活
- 隐藏层2：32个神经元，ReLU激活
- 隐藏层3：16个神经元，ReLU激活
输出层：4个神经元，Softmax激活（对应4个压力等级）
参数设置
优化器：Adam（，β1=，β2=）
损失函数：分类交叉熵
批大小：32
训练轮数：200（早停法耐心值20）
正则化：L2正则化（λ=）
Dropout率：
训练策略
采用五折交叉验证，每折训练集上使用指数衰减调整学习率：
[
lr_{epoch} = lr_{initial} ^{epoch/10}
]
4. 实验结果与分析
模型性能评估
表1 不同模型在测试集上的性能对比（n=152）
模型
准确率
精确率
召回率
F1分数
AUC
逻辑回归
%
支持向量机
%
随机森林
%
MLP（本研究）
%
混淆矩阵分析
表2 MLP模型混淆矩阵（测试集）
真实预测
无压力
轻度
中度
重度
无压力
41
3
0
0
轻度
2
68
5
1
中度
0
4
35
2
重度
0
1
2
14
模型对无压力和重度压力分类效果最佳，轻度与中度存在一定混淆，符合压力状态的连续性特征。
特征重要性分析
采用SHAP值评估特征贡献度（图1）：
1. 睡眠质量（SHAP均值=）
2. 学业负荷（SHAP均值=）
3. 社交频率（SHAP均值=）
4. GPA排名（SHAP均值=）
睡眠质量差和学业负荷过重是导致高压力等级的主要因素，而适当的社交活动具有缓解作用。
5. 讨论与展望
方法优势
非线性建模能力：MLP成功捕捉了多因素与压力间的复杂关系
高精度分类：相比传统方法显著提升预测准确率
自动化评估：可实现大规模、常态化压力监测
可解释性：通过SHAP分析明确关键影响因素
应用价值
早期预警：及时发现高压力风险学生
精准干预：根据关键因素制定个性化方案
资源优化：提高心理咨询服务效率
政策支持：为学校管理决策提供数据依据
局限性与改进方向
数据代表性：样本仅来自一所高校，需扩大样本多样性
动态预测：当前为静态评估，未来可引入时序数据
多模态数据：可结合语音、文本等行为数据
模型轻量化：开发移动端应用需进一步优化模型大小
伦理考量
数据采集需获得知情同意
建立严格的数据隐私保护机制
预测结果仅作为辅助参考，最终评估需专业人员参与
6. 结论
本研究构建的基于MLP的学生心理压力等级分类预测模型，通过多维度特征工程和网络结构优化，%的分类准确率。模型不仅具有较高的预测性能，还能通过可解释性分析识别关键影响因素，为学生心理健康管理工作提供了有效的技术支撑。未来研究将聚焦于多模态数据融合和动态预测模型开发，进一步提升方法的实用价值。
（注：文中数据为示例性说明，实际应用需根据具体场景调整验证。）