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摘要

该研究针对高职学生心理健康问题，收集学生心理状态、个人信息及生活行为等多维度数据，采用非线性支持向量机（SVM）算法构建心理预警模型。模型能有效分类判别学生心理危机，分为严重心理危机、一般心理问题、潜在心理困扰和无心理困扰四个等级。实证研究设计包括数据收集预处理、特征权重归一化处理及数据分析，结果显示心理状态、家庭构成、家庭经济状况等特征对学生心理危机有显著影响。SVM模型预警准确率高达93.5%，优于多层感知器、随机森林等模型，为高职学生心理健康筛查及干预提供实用工具。

关键词

预警模型；高校；心理健康；SVM算法

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作者简介

陈锋（1995—），男，汉族，浙江台州人，助讲，硕士，研究方向：数据挖掘。