【摘要】：為了準(zhǔn)確地對運(yùn)動員成績進(jìn)行預(yù)測,結(jié)合運(yùn)動員成績的具體變化特點(diǎn),設(shè)計(jì)了基于混沌理論和機(jī)器學(xué)習(xí)算法的運(yùn)動員成績預(yù)測模型。首先對當(dāng)前運(yùn)動員成績建模與預(yù)測的研究現(xiàn)狀進(jìn)行分析,找到當(dāng)前運(yùn)動員成績預(yù)測模型存在的不足,然后采用混沌理論對運(yùn)動員成績歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,發(fā)現(xiàn)其中隱藏的規(guī)律,最后引入機(jī)器學(xué)習(xí)算法——極限學(xué)習(xí)機(jī)設(shè)計(jì)運(yùn)動員成績預(yù)測模型。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與當(dāng)前運(yùn)動員成績預(yù)測模型相比,所設(shè)計(jì)模型的運(yùn)動員成績預(yù)測結(jié)果更加可靠,而且運(yùn)動員成績預(yù)測精度更高,可以應(yīng)用于體育科學(xué)訓(xùn)練計(jì)劃制定。
[Abstract]:In order to predict the athletes' performance accurately, a prediction model based on chaos theory and machine learning algorithm is designed according to the specific changing characteristics of athletes' achievements. Firstly, the current research situation of athlete performance modeling and prediction is analyzed, and the deficiency of the current athlete performance prediction model is found. Then the chaotic theory is used to deal with the historical data of athletes' performance, and the hidden rules are found. Finally, the machine learning algorithm-extreme learning machine is introduced to design the performance prediction model of athletes. The simulation results show that, compared with the current athletes' performance prediction model, the results of the athletes' performance prediction are more reliable and the athletes' performance prediction accuracy is higher, which can be applied to the establishment of sports scientific training plan.
【作者單位】： 河南工學(xué)院;
【分類號】：O415.5;TP181

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7 孟鏤，

本文編號：2472124