混沌理论和机器学习算法的运动员成绩预测模型

• 作者: 王光明
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: 运动员成绩 混沌理论 变化态势 预测模型
• 年，卷（期）: 2017,（17）
• 所属期刊栏目: 测控技术
• 页码范围: 120-123
• 页数: 4页
• 分类号: TN911.1-34
• 语种: 中文
• DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2017.17.031

摘要

为了改善运动员成绩的预测效果,更好地为体育训练提供支持,提出基于混沌理论和机器学习算法的运动员成绩预测模型.对运动员成绩数据进行分析,并通过混沌理论找到运动员成绩的变化特点,通过神经网络对混沌理论处理后的运动员成绩训练样本进行建模,并采用粒子群算法在线估计神经网络初始连接权值,最后采用具体运动员成绩数据对模型的可靠性进行分析.分析结果表明,该模型能够从运动员成绩数据中找到其将来变化态势,提高了运动员成绩的预测精度,预测结果具有一定的应用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王光明	九江学院体育学院	11	35	4.0	5.0