捕鱼算法优化极限学习机的运动员成绩预测

发布时间：2018-03-09 22:05

  本文选题：捕鱼算法　切入点：极限学习机　出处：《现代电子技术》2017年15期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：针对当前运动员成绩预测精度低的难题,提出捕鱼算法优化极限学习机的运动员成绩预测模型。收集运动员成绩的时间序列,进行聚类分析建立学习样本,采用极限学习机对学习样本进行训练,并采用捕鱼算法对极限学习进行优化,建立运动员成绩预测模型,最后采用具体数据对运动员成绩预测性能进行测试。测试结果表明,该模型可以准确拟合运动员成绩的变化特点,获得了较高精度的运动员成绩预测结果,而且预测结果要显著优于其他模型,具有较高的实际应用价值。
[Abstract]:Aiming at the problem of low precision of athletes' performance prediction, this paper puts forward a prediction model of athletes' performance based on fishing algorithm to optimize the extreme learning machine. The time series of athletes' performance are collected, and the learning samples are established by clustering analysis. The ultimate learning machine is used to train the learning samples, and the fishing algorithm is used to optimize the limit learning. The prediction model of athletes' performance is established. Finally, the performance of athletes' performance prediction is tested with specific data. The test results show that, The model can accurately fit the changing characteristics of athletes' performance and obtain a high precision result of athletes' performance prediction, and the prediction result is significantly better than other models, and has a higher practical application value.
【作者单位】： 武昌首义学院基础科学部;
【分类号】：G80-05;TP181

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