七年数据 · 31省覆盖 · 12万条投档线。用物理学思维解构高考录取的不确定性。
混沌引擎是天气预报，分析每个专业组录取位次的波动规律；
推荐引擎是出行建议，结合你的分数和选科给出冲稳保方案。
高考录取有三个"混沌特征"：
混沌学恰好是研究这类系统的工具：它不追求"精确预测"，而是量化"可预测性本身"。 一个录取位次年复一年纹丝不动的专业组（如在京的市属院校）→ 低混沌、高可信； 一个忽高忽低飘忽不定的专业组（如热门新专业）→ 高混沌、需避险。 我们用李雅普诺夫指数这把"尺子"，给每个专业组的可预测性打分。
一句话：AI推荐是一个黑箱吐出一个答案；混沌引擎是一套公开的物理学算法，你可以检查每一步推导。高考志愿只有一次，经不起幻觉。
传统志愿填报只看"去年多少分"。我们的系统在微观分数之上，叠加了混沌规律层和宏观供需层。 2026年新增31省全覆盖数据采集能力，从单一北京视角扩展到全国高考格局。
不能只看考生多了多少，还要看招生池同步扩张了多少。2026年考生71,090人再创新高。
| 维度 | 2020 | 2025 | 2026 | 七年增幅 |
|---|---|---|---|---|
| 考生总数 | 46,538 | 65,434 | 71,090 | +52.8% |
| 一本线上人数 | 22,474 | 32,440 | 35,691 | +58.8% |
| 本科录取人数 | 37,307 | 53,792 | — | +44.2% |
| 供需弹性 | 1.09 | 供给>需求 | ||
供需弹性 > 1.0：供给（招生）增速快于需求（考生）增速。
系统整体趋于宽松，而非收紧。2026年考生数继续增长但批次线（本科429/特控521）保持平稳。
虽然系统整体宽松，但不同分段的竞争压力不同。以580分史地政考生为例：
| 指标 | 2020 | 2025 | 2026 |
|---|---|---|---|
| 580分估位 | ~16,000 | 16,354 | ~16,470 |
| 一本池人数 | 22,474 | 32,440 | 35,691 |
| 在一本池排名 | 前71% | 前50.4% | 前46.1% |
| 竞争态势 | 一本池持续扩容，580分相对位置趋于中位 但绝对名次保持稳定（约16,000–16,500名） |
||
⚠️ 关键认知：系统宽松≠个人竞争变小。
一本池七年扩张了59%，580分考生的相对排名反而从"前30%"落到了"前46%"。但绝对位次稳定，说明580分对应的高校层次七年未变。
高考录取不是随机的——每一个专业组的录取位次都在一个"混沌边缘"运行。 有的像定海神针，年复一年几乎不变；有的像蝴蝶效应，一个网红帖就能让位次暴涨暴跌。 我们用李雅普诺夫指数量化这种"可预测性"。
2020 ← 权重递减 → 2026
年份越近，可信度越高。OLS 回归线外推到当前年份，得到预测位次。
λ < 0 → 自稳系统（吸引子盆）
λ > 0 → 发散系统（蝴蝶效应风险）
用连续差分比的对数均值计算。
● stable 稳定锚点 · ● trending 方向性趋势 · ● cyclic 周期振荡 · ● chaotic 混沌发散
从历史位次中有放回抽样 + 随机抖动，5000 次模拟 → 录取概率 + 90% 置信区间。
以每年特控线为锚点消除试卷难度跨年波动。
2021年580≈2025年586，2023年580≈2025年572。
归一化后 Lyapunov/CV 不再被难度噪声污染。
2024年物化绑定政策造成不限选科组数量翻倍。
对该年数据自动降权×0.3，避免过渡年异常污染趋势预测。
有了混沌引擎提供的"天气预报"——每个专业组的稳定性、波动率、趋势方向—— 推荐引擎动态调整冲/稳/保的判断标准。稳定组的门槛更精准，混沌组的带宽更保守。 再叠加单科瓶颈检测和专业兴趣匹配，给出个人化的志愿方案。
传统方法用固定百分比（如 ±15%）划分冲稳保。我们根据该组的李雅普诺夫指数和变异系数实时调整：
回溯 2020-2026 年该专业组的语数外均分，与你输入的分数对比。
组均数学 122 分 > 你的 90 分 → 降级警告（冲刺→稳妥，稳妥→保底）
组最低数学 116 分 > 你的 90 分 → 严重警告
英语 130 分 > 组均分 +10 → 竞争优势标记
自动解析88条2026招生章程的 score_rule 全文，提取四项关键条款：
提档比例 → >100% 触发"退档风险"警告
同分排序 → 语文/数学优先 → 评估你的单科是优势还是劣势
专业级差 → 有级差则标记"第一志愿至关重要"
外语要求 → 精确比对章程中的分数门槛与你的英语成绩
提前批不录取不影响普通批，是天然的"零成本冲刺"机会。 系统独立查询2020-2026提前批A/B段数据（共12种批次类型）， 标记为独立推荐层，不占用普通批冲/稳/保配额。
覆盖本科提前批A/B段、艺术类B段等，含军事/公安/定向/双培外培等特殊类型。
位次匹配 30% + 兴趣匹配 35% + 地域偏好 22% + 稳定度 13%
每项独立计算，加权求和。同校最多推荐 3 个专业组，避免集中。冲 10 / 稳 12 / 保 8 科学配比。
从 5 省扩展到全国 31 个省份。通过大学招生网 JSON API（哈工大、吉大等）实现零验证码全自动采集。 2026批次线覆盖 28省/54行，一分一段表覆盖 22省/6年。
自动关联 2026 年招生计划与专业组：1,754 个专业组、47,201 个名额。 匹配率 95.6%（610/638 校），支持按招生名额评估录取难度。
收录双培计划、外培计划、合作办学（含中外合办校区）、 农村专项等特殊招生项目，按区县/专业/分数三维检索。
Flask + Waitress 生产级部署，搜索/浏览/推荐三大核心功能。 14 个标签页（概览/专业/省市/提前批/合作办学/章程追踪/宏观趋势）， 支持离线静态 HTML + 在线动态 API 双模式。
混沌引擎让计算机学会说"这个 550 分比那个 550 分更靠谱"；
推荐引擎在此基础上告诉你"这些是你可以冲的，那些你应该保底"。
它们不是先后顺序，而是一个观测→决策的完整回路。