利用灰色预测模型进行奥运会成绩预测研究

发布时间：2021-12-22 21:46

　　本文利用灰色预测模型,对历届奥运会的成绩进行深入的分析和处理,选取第25届至第30届的成绩中排名靠前的15个国家的数据作为训练样本,利用GM（1,1）的灰色预测模型,使用MATLAB和SPSS数据分析工具进行求解。考虑各国经济发展、人口体质、政府政策、以及东道主效应对结果的影响,加入修正项,最后可以得到2020年奥运会奖牌榜前十名的预测结果依次为美国,中国,俄罗斯,英国,德国,韩国,日本,法国,意大利,澳大利亚。 

【文章来源】：电子世界. 2018,(02)

【文章页数】：2 页

【文章目录】：
1. 算法设计
2. 模型建立
    2.1 模型假设
    2.2 模型建立
    2.3 原始数据整理
    2.4 GM (1, 1) 的研究方法
3. 数据处理及预测
4. 结果检测
5. 结论


【参考文献】：
期刊论文
[1]奥运金牌背后的思考[J]. 王晓玲,刘君,肖艳丽.  赤峰学院学报(自然科学版). 2010(03)
[2]2008北京奥运会中国金牌赶超美国的可能性——基于东道主效应的分析和预测[J]. 吴殿廷,吴颖.  统计研究. 2008(03)
[3]奥运会东道主效应分析及中国体育代表团参赛策略研究[J]. 邓运龙.  中国体育科技. 2007(01)
[4]全运会奖牌数量影响因素的实证研究[J]. 邹德新,张贵敏.  沈阳体育学院学报. 2006(04)
[5]从奥运金牌榜看制度安排[J]. 白红义.  小康. 2004(10)
[6]试析奥运会金牌榜与综合国力关系[J]. 雷桂成.  浙江体育科学. 2002(01)



本文编号：3547151