基于改进SSA-LSSVM模型的大学生体育成绩预测

随着我国对体育教育的越来越重视,同时人工智能在教育领域的应用,准确的大学生体育成绩预测对大学生身体素质提高的重要性日益凸显。为了对大学生体育成绩建立可靠的分析方法,基于最小二乘支持向量机研究大学生体育成绩预测方法,提出了一种基于萤火虫改进的麻雀搜索算法,通过引入萤火虫扰动来提高麻雀搜索算法的全局搜索能力,并且通过该算法用于优化LSSVM模型的惩罚因子γ和核函数参数σ,来实现大学生体育成绩的精准预测。最后的仿真结果表明,基于萤火虫改进的麻雀搜索算法优化LSSVM模型的泛化性能和鲁棒性优于其它同类方法,可以实现大学生体育成绩的准确预测,其各项指标均优于其它方法。

结合灰度预测特征与CNNs的信息服务体育成绩预测

针对大数据体育成绩预测存在精度较低的缺陷,提出一种结合灰度预测特征与CNNs的体育成绩预测算法.通过等维动态GOM模型提取灰度特征,并构建CNNs模型完成对体育成绩时间序列的回归与预测.以百米赛跑体育成绩为研究目标,完成了体育达标人数预测和体育成绩预测两个对比实验.结果表明,等维动态GOM模型以及相应的CNNs模型分别在达标人数和成绩预测中获得了最优的预测结果.提出的算法显著优于传统算法,分别在平均精度和极端数据中获得了更好的预测结果.

基于改进灰色神经网络的学生体育成绩预测

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。

基于GM(1,1)与反向传输神经网络的大学生体育成绩预测

为了提高预测精度,提出了基于灰色模型GM(1,1)与反向传输神经网络(BPNN)的大学生体育成绩预测方法。采用GM(1,1)对大学生体育成绩的变化趋势进行建模。采用BPNN对GM(1,1)的大学生体育成绩预测结果进行修正。将该文方法应用于中南财经政法大学的男生50 m跑成绩实例中。测试结果表明,该文方法的大学生体育成绩预测精度达到了97.59%。

基于时间序列分析法的体育成绩预测

针对当前体育成绩预测方法无法全面描述体育成绩变化特点,预测误差大的缺陷,以提高体育成绩预测效果为目标,提出了基于时间序列分析法的体育成绩预测方法。选取奇异值分解滤波算法将原始数据序列分解为随机成分和趋势成分两部分;利用GM(1,1)模型和PSO-RBFNN模型分别对随机成分和趋势成分进行预测;结合2个模型预测结果进行融合得到最终体育成绩预测结果,并进行了具体的仿真实验。实验结果表明,提出的方法提高了体育成绩预测精度,大幅度降低了体育成绩预测误差,具有一定的实际应用价值。

阻滞增长模型在奥运会撑杆跳高冠军成绩预测中的应用

采用数学建模理论对历届奥运会男子撑杆跳高运动员的金牌成绩进行统计分析,运用拟合模型和常微分方程模型对未来撑杆跳高竞赛项目的最好成绩进行预测,以期为拓宽数学建模在体育领域的应用范围提供一定的依据。