基于改进灰色神经网络的学生体育成绩预测

• 作者: 张彦荣
• 来源期刊: 电子测量技术
• 学科: 工学
• 关键词: 体育成绩预测 灰色模型 神经网络 遗传算法
• 年，卷（期）: 2019,（22）
• 所属期刊栏目: 理论与算法
• 页码范围: 86-90
• 页数: 5页
• 分类号: TP391|TN911
• 语种: 中文
• DOI: 10.19651/j.cnki.emt.1903063

摘要

学生体育成绩预测是指导体育课程制定和提高训练效果的关键.针对现有学生体育成绩预测模型精度低、收敛速度慢的问题,提出了一种基于灰色神经网络的学生体育成绩预测方法.该方法采用灰色模型和BP神经网络组合的方式,克服了单一模型的缺陷.为解决模型随机初始权值和门限设定对预测精度的影响问题,利用遗传算法对初始权值和门限进行优化,进一步提高了模型的预测精度.测试结果表明,该模型能够有效克服传统预测模型不足,具有较高的预测精度.