因子分析和神经网络相融合的体育成绩预测模型

发布时间：2018-05-19 17:34

  本文选题：经验模态分解 + 时间序列　； 参考：《现代电子技术》2017年05期

【摘要】：预测体育成绩是制定科学体育训练规划的关键,针对当前模型预测精度低的问题,提出因子分析与神经网络相融合的体育成绩预测模型。根据体育成绩先验信息构建自相似回归模型,对体育成绩数据进行经验模态分解和因子分析,采用BP神经网络建立体育成绩预测模型,并通过仿真实验对性能进行测试,结果表明,采用该模型进行体育成绩预测的精度较高,收敛性较好。
[Abstract]:The prediction of sports results is the key to making scientific sports training planning. Aiming at the problem of low prediction precision of current model, this paper puts forward a prediction model of sports achievement based on factor analysis and neural network. According to the prior information of sports achievement, the self-similar regression model was constructed, and the empirical modal decomposition and factor analysis of sports achievement data were carried out. The BP neural network was used to establish the sports achievement prediction model, and the performance was tested by simulation experiment. The results show that the model has higher precision and better convergence.
【作者单位】： 萍乡学院;
【分类号】：G80-05;TP183

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本文编号：1911020