基于不确定阻滞增长模型的奥运会撑杆跳高最佳成绩感知拟合预测-论文.pdf

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1、第17卷第3期西安文理学院学报：自然科学版V01．17No．32014年7月JournalofXi’anUniversityofArts&Science(NatSciEd)Ju1．2014文章编号：1008—5564(2014)03-0118-04基于不确定阻滞增长模型的奥运会撑杆跳高最佳成绩感知拟合预测白建军(吕梁学院数学系，山西离石033000)摘要：针对前25届奥运会撑竿撑杆跳高的最佳成绩存在迭代数据统计缺陷，设计了一种基于不确定阻滞增长模型的奥运会撑杆跳高最佳成绩感知拟合预测模型．基于此，在中国北京奥运会撑杆跳高感知拟合

2、预测的结果显示，运用不确定阻滞增长模型在撑杆跳高最佳成绩感知拟合预测比常微分方程模型统计撑杆跳高项目感知结构分析的优越性．关键词：奥运会；撑杆跳高；感知拟合预测模型中图分类号：029文献标志码：AOntheFittingPredictionofOlympicPoleVaultBestAchievementPerceptionBasedonUncertainBlockGrowthModelBAIJian—jun(DepartmentofMathematics，LvliangCollege，Lishi033000，China)Abs

3、tract：Toaddressthedefectiveiterationdatastatisticsofthe25thOlympicGames，apolevaultbestperformanceperceptionfittingpredictionmodelbasedonuncertainblocksispro—posed．ThepolevaultperceptionfittingpredictionatBeijingOlympicGamesshowsthattheap—plicationofuncertainblockgrow

4、thmodelinthepolevaultbestperformanceperceptionfittingpredictionissuperiortotheordinarydifferentialequationmodelstatisticalpolevaultprojectstructure．Keywords：theOlympicGames；polevault；polevaultperceptionfittingprediction针对运动员奥运会撑杆跳高的传统项目设计，分别采用运动网络的动作复杂、运动网络的形式多变，通过对运

5、动员撑杆跳高项目的速度力量数据分析，提出一种基于不确定阻滞增长模型的奥运会撑杆跳高最佳成绩感知拟合预测，优化各届奥运会田径类中的身体视角撑杆跳高项目网络感知结构专项技术分析．1模型建立与求解考虑运动员奥运会撑杆跳高成绩增长率A是撑杆跳高原成绩的线性减函数，即为收稿日期：2014-02—17作者简介：白建军(1980～)，男，山西吕梁人，吕梁学院数学系助教，硕士，主要从事计算数学研究第3期白建军：基于不确定阻滞增长模型的奥运会撑杆跳高最佳成绩感知拟合预测ll9A()=Ao—s(1)运动员奥运会撑杆跳高成绩最终会达到饱和，且趋于常数

6、，当=时，增长率为0，即为Ao—S=0(2)由式(1)和式(2)可得出：)0(1一考)(3)把式(3)代人指数增长模型=A(其中A为增长率)中，并利用初始视角()，o)=。得：J-dx(一y(4)IJ【(y。)=。解得：一(5)1+(一1)e一‘一YOXo针对男性撑杆跳高模型(1)分析，利用不确定动态初始化状态估值中取x(25)=5．98，解得：(6)同时利用男性撑杆跳高模型(2)分析不确定动态初始化状态估值中取(25)=5．68，解得：2x(y)=———_-——一(7)1+(一1)e一本课题利用(1)～(7)式数学理论递推运动

7、员奥运会撑杆跳高项目中的不确定阻滞增长模型迭代数据网络感知拟合预测模型为=6．28，A1=0．2273：=6．58，A=0．6024(8)2数据仿真结果与撑杆跳高项目感知结构分析基于不确定阻滞增长模型迭代数据作一些数据性的撑杆跳高项目感知结构分析，如图1所示，从图1中的撑杆跳高项目数据分析可知，每一届奥运会撑杆跳高项目网络感知结构数据统计显示为上升的趋势，其中撑杆跳高项目各个时代节点数据分析如图2所示．0图2撑杆跳高项目感知结构节点分析3基于不确定阻滞增长模型补齐迭代缺失数据基于利用不确定阻滞增长模型迭代数据建立不确定阻滞增长模

8、型，建立模型的主要目的是对查到12O西安文理学院学报：自然科学版第17卷的不确定阻滞增长模型迭代数据中的缺失数据进行优化，同时利用不确定阻滞增长模型拟合模型确定撑杆跳高项目在不确定阻滞增长模型中迭代数据次数．基于不确定阻滞增长模型迭代数据，利用Mathemait