建立人工神经网络模型：

在SPSS Modeler的主界面，选择“预测”节点，然后选择“神经网络”作为预测方法。调整神经网络的参数，例如隐藏层数、每层的神经元数等，以优化模型的性能。

建立支持向量机（SVM）模型：

在SPSS Modeler的主界面，选择“预测”节点，然后选择“SVM”作为预测方法。调整SVM的参数，如C值和gamma参数，以优化模型的性能。

模型训练和验证：

使用训练集对人工神经网络和SVM模型进行训练。使用测试集对训练好的模型进行验证。查看模型的性能指标，如准确率、召回率、F1分数等，以评估模型的性能。

模型优化与评估：

根据模型的验证结果，调整模型参数和网络结构，以优化模型的性能。确保所有节点连接正确，并且工作流程没有错误。使用优化后的模型对新的数据进行预测。分析预测结果。

一、比较人工神经网络和支持向量机

人工神经网络和支持向量机在成绩波动预测方面均取得了一定的效果。综合考虑准确率、召回率、F1值等指标，可以得出哪种算法更适合该数据集的分析。

1.原理和建模能力：

人工神经网络：通过模拟神经元之间的连接和信息传递来建立模型。可以进行非线性建模，适用于复杂的数据模式和关系。

支持向量机：通过寻找最优超平面来分离不同类别的样本。可以处理线性可分和非线性可分的问题，通过核函数可以将样本映射到高维空间进行非线性建模。

2.特征学习和表示能力：

人工神经网络：具有较强的特征学习和表示能力，通过多层次的非线性变换可以学习和提取复杂的特征表示。

支持向量机：依赖于事先定义的特征表示，对输入特征的质量和选择较为敏感。可以通过核函数来引入非线性特征。

3.模型复杂度和拟合能力：

人工神经网络：参数较多，具有较高的模型复杂度和拟合能力，可以更好地适应大规模和复杂的数据集。

支持向量机：参数较少，具有较低的模型复杂度，对于小样本数据集或具有较少特征的问题表现较好。

4.鲁棒性和泛化能力：

人工神经网络：对于噪声和异常值比较敏感，容易过拟合训练数据。需要进行适当的正则化和调参来提高泛化能力。

支持向量机：对于噪声和异常值具有较好的鲁棒性，通过间隔最大化的原则可以提高泛化能力。

5.可解释性：

人工神经网络：由于其复杂的结构和参数，较难解释模型的决策过程和特征权重。

支持向量机：通过最优超平面和支持向量可以提供较好的可解释性，可以解释样本分类的决策边界和支持向量的重要性。

二、比较SVM-类神经网络和类神经网络-SVM

两种常见的模型组合方法，用于提高分类或回归任务的性能。

1.SVM-类神经网络：

首先使用支持向量机（SVM）进行分类或回归任务，利用其在高维空间中寻找最优超平面的能力来有效地分离不同类别的样本。SVM的输出结果作为类神经网络的输入特征，提供了一个相对稳定和更容易分类的特征表示。类神经网络可以进一步学习这些特征，并在更高级别上进行建模和分类。

好处：SVM通过优化超平面的方式能够较好地处理线性可分和非线性可分的问题，提供了较好的分类效果。类神经网络可以进一步学习和提取更多的特征信息，对复杂的数据模式进行建模。SVM提供的特征表示相对稳定，有助于减少类神经网络中的过拟合问题。

2.类神经网络-SVM：

先使用类神经网络进行初步的特征学习和建模，通过多层次的非线性变换来学习和提取复杂的特征表示。类神经网络的输出结果作为SVM的输入特征，SVM作为后续的分类器进行分类任务。SVM可以利用类神经网络学到的特征进行分类，充分利用非线性特征和复杂模式的信息。

好处：类神经网络在学习和提取特征方面具有较强的能力，可以处理复杂的数据模式。SVM作为后续的分类器，可以利用类神经网络提取的高级特征进行分类任务，提高分类的准确性。类神经网络-SVM的组合可以综合两种模型的优势，提高整体模型的性能。