因子分析和神经网络相融合的体育成绩预测模型

• 作者: 陈岷
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: 经验模态分解 时间序列 因子分析 神经网络
• 年，卷（期）: 2017,（5）
• 所属期刊栏目: 自动化技术
• 页码范围: 130-133
• 页数: 4页
• 分类号: TN711-34|TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2017.05.033

摘要

预测体育成绩是制定科学体育训练规划的关键,针对当前模型预测精度低的问题,提出因子分析与神经网络相融合的体育成绩预测模型.根据体育成绩先验信息构建自相似回归模型,对体育成绩数据进行经验模态分解和因子分析,采用BP神经网络建立体育成绩预测模型,并通过仿真实验对性能进行测试,结果表明,采用该模型进行体育成绩预测的精度较高,收敛性较好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈岷		2	4	1.0	2.0