基于灰色神经网络的体育成绩预测研究-论文.pdf

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1、ValueEngineering·l91·基于灰色神经网络的体育成绩预测研究ResearchonSportsAchievementsPredictiveBasedontheGreyNeuralNetwork常亮①CHANGLiang；~Jl[]妹②SUNGuo—mei；刘雨辰③LIUYu—chen(①沧州市职教中心，沧州061000；②沧州市运河区南环小学，沧州061000；③河北师范大学体育学院，石家庄050000)((~)CangzhouVocationalEducationCenter，Cangzhou061000，China：~)Na

2、nhuanPrimarySchoolinYunheDistrictofCangzhou，Cangzhou061000，China；(~)PhysicalInstituteofHebeiNormalUniversity，Shijiazhuang050000，China)摘要：对体育成绩的预测关系到学生身体素质和体育教学方案的制定，通过结合灰色理论和神经网络的特点提出了灰色神经网络体育成绩预测模型。依据某大学2008—2013年体育成绩统计数据，分别选用GM(1，1)模型和灰色神经网络模型对数据进行拟合，通过2014年的体育成绩作为模型验证，来预

3、测2015年的体育成绩。结果表明，灰色神经网络体育成绩预测模型具有灰色系统贫乏数据建模和神经网络高度非线性映射能力的优点，对提高预测精度具有一定的实用价值。Abstract：Thepredictionofsportsachievementshascloserelationshipwiththestudentsphysicalqualityandthesportsteachingplan．Basedonthegreyneuralnetwork，thesportsachievementspredictionmodelisputforwardbyc

4、ombiningthecharacteristicsofthegreytheoryandneuralnetwork．Dates(sportsachievements)of2008-2013arerespectivelyfittedbyGM(1，1)andthegrayElmannetworkmodelispredictedbytlledates(firefrequency)ofyear2014．thenthe2015sportsscoresisalsopredicted．Resultsshowedthatgreyneuralnetworksp

5、ortsperformancepredictionmodelwithgreysystemlackofdatamodelingandhighlynonlinearmappingabilityofneuralnetwo~advantages，whichhasacertainpracticalvaluetoimprovethepredictionaccuracy．关键词：体育成绩；GM(1，1)；BP神经网络；预测模型Keywords：sportsachievements；GM(1，1)：BPneuralnetworks；predictivemod

6、el中图分类号：TP301．6文献标识码：A文章编号：1006—4311(2015)20—0191—030引言一次累加，生成序列X=(1)，X(2)，⋯，X(n)]，称X学校注重学生的整体培养，学生身体素质的提高和体为o的一阶累加生成序列育课程有着不可或缺的关系脚。体育学习的好坏的评定指标很多，分数无疑是评定的最重要的方式回。通过分数的把握t(t)=∑rI=l。’(n)(1)不仅能够反映学生对体育的兴趣也能进一步预测学生未来累加生成消弱原始数据的随机干扰，突出系统所蕴含的身体素质，因此体育成绩的合理评定反映了时代的需要的内在规律。对生成序列t

7、】建立微分方程和国家体育投入的战略方向，有着举足轻重的作用。+l_u(2)随着现代数学和计算机技术的发展，灰色理论、模糊dt数学、神经网络等新理论在预测中得以广泛使用。灰色预式中：a，u为模型参数，求解微分方程(2)，得到GM测模型适用于分析数据量小的非线性、不确定系统的数(1，1)模型的解为据序列，但存在误差较大的问题。而人工神经网络具有¨(k)=阱(1)一-u-]e~+u／a，k=l，2，⋯，n(3)强大的自我学习功能，能够对可预测的数据进行训练，从a而实现对某些特殊情况的出现进行预测，但要求样本量式中，X(1)是原始数歹0的首项。为求出

8、原始序列的大。因此，本研究通过将灰色预测与神经网络相结合的预测值，需对预测数列-进行累减生成，即o(k+1)=交方法，建立了体育成绩预测模型。以某大学2008—20