發(fā)布時間：2018-09-07 09:32

【摘要】：針對當前體育成績預(yù)測模型的精度低、速度慢等缺陷,提出基于螢火蟲優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的體育成績預(yù)測模型。首先收集大量體育成績數(shù)據(jù),并對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理,然后采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對體育成績訓(xùn)練樣本進行學(xué)習(xí),并通過螢火蟲優(yōu)化算法對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的閾值和權(quán)值等參數(shù)進行選擇,建立最優(yōu)的體育成績預(yù)測模型,最后采用體育成績數(shù)據(jù)對該模型的有效性和優(yōu)越性進行對比測試。結(jié)果表明,該模型可以提高體育成績預(yù)測精度,預(yù)測結(jié)果更加可靠,可以為體育訓(xùn)練提供有價值的信息。
[Abstract]:Aiming at the shortcomings of the current sports achievement prediction model, such as low precision and slow speed, this paper puts forward a sports achievement prediction model based on firefly optimization neural network. Firstly, a large number of sports achievement data are collected, and the data are preprocessed. Then, the neural network is used to study the physical training samples, and the parameters such as the threshold value and weight value of the neural network are selected by the firefly optimization algorithm. Finally, the validity and superiority of the model were tested by using sports achievement data. The results show that the model can improve the precision of sports achievement prediction, and the prediction result is more reliable, which can provide valuable information for physical training.
【作者單位】： 武昌工學(xué)院;
【分類號】：G80-05;TP183

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本文編號：2227867