混沌理论和机器学习算法的运动员成绩预测模型

发布时间：2019-05-08 18:15

【摘要】：为了准确地对运动员成绩进行预测,结合运动员成绩的具体变化特点,设计了基于混沌理论和机器学习算法的运动员成绩预测模型。首先对当前运动员成绩建模与预测的研究现状进行分析,找到当前运动员成绩预测模型存在的不足,然后采用混沌理论对运动员成绩历史数据进行处理,发现其中隐藏的规律,最后引入机器学习算法——极限学习机设计运动员成绩预测模型。仿真实验结果表明,与当前运动员成绩预测模型相比,所设计模型的运动员成绩预测结果更加可靠,而且运动员成绩预测精度更高,可以应用于体育科学训练计划制定。
[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.
【作者单位】： 河南工学院;
【分类号】：O415.5;TP181

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本文编号：2472124