留学预测系统通常包括以下几个关键组成部分：
申请者信息模块
收集留学申请者的基本信息，如GPA、语言成绩、专业意向等。
参考学生数据库
包含已录取学生的信息，用于与申请者信息进行比较。
留学学校数据库
包含目标学校的详细信息，如录取标准、专业排名等。
计算模块
根据申请者的信息和参考学生的信息计算关联值。
可能包括基于历史数据的统计分析、机器学习算法等。
匹配模块
根据计算出的关联值，为申请者匹配适合的留学学校。
输出模块
展示匹配结果，可能包括学校列表、专业建议等。
用户界面（UI）
提供用户交互界面，接收用户输入并显示处理后的数据。
技术架构
可以采用B/S架构或三层架构进行系统开发。
使用MVC设计模式分离展示层和业务逻辑。
智能分析
结合留学机构的成功案例和学生自身情况进行智能分析。
可能使用Python等编程语言和相关工具进行数据爬取和分析。
系统功能
提供留学信息检索、综合分析用户需求、择校建议等功能。
帮助学生了解自己的定位，制定留学目标和方向。
留学预测系统通过收集和分析大量数据，为学生提供个性化的留学申请建议，帮助他们更科学地选择合适的学校和专业。