基于机器学习的大学体育成绩预测与分析

发布时间：2018-04-20 02:16

  本文选题：体育训练 + 机器学习算法　； 参考：《现代电子技术》2017年17期

【摘要】：为了科学评价大学生身体素质,提出基于机器学习算法的体育成绩预测模型。对当前大学生体育成绩预测的研究现状进行分析,指出导致当前模型预测精度低的原因,采用机器学习算法——支持向量机建立大学生体育成绩预测模型,并采用粒子群算法选择模型参数,最后将该模型应用于某大学的体育成绩建模和预测中。应用实例结果表明,机器学习算法可以克服传统模型的不足,使得大学体育成绩预测效果得到改善,预测结果可以指导大学体育学科的改革。
[Abstract]:In order to scientifically evaluate college students' physical fitness, a prediction model of physical education achievement based on machine learning algorithm was proposed. Based on the analysis of the current research situation of college students' sports achievement prediction, the paper points out the reasons leading to the low precision of the current model, and adopts the machine learning algorithm-support vector machine to establish the prediction model of college students' sports achievement. Particle swarm optimization (PSO) algorithm is used to select the parameters of the model. Finally, the model is applied to the modeling and prediction of sports achievement in a university. The application examples show that the machine learning algorithm can overcome the shortcomings of the traditional model and improve the prediction effect of college physical education results. The prediction results can guide the reform of university physical education discipline.
【作者单位】： 郑州大学西亚斯国际学院;
【分类号】：G807.4;TP181

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本文编号：1775792