|
|||||
|
|
| 结合灰度预测特征与CNNs的信息服务体育成绩预测 | |
| 作者姓名： | 张欣欣 郭纯 郭真 左鑫 |
| 作者单位： | 1. 海南师范大学体育学院;2. 湖南大学体育学院;3. 湖南理工学院体育学院 |
| 摘 要： | 针对大数据体育成绩预测存在精度较低的缺陷,提出一种结合灰度预测特征与CNNs的体育成绩预测算法.通过等维动态GOM模型提取灰度特征,并构建CNNs模型完成对体育成绩时间序列的回归与预测.以百米赛跑体育成绩为研究目标,完成了体育达标人数预测和体育成绩预测两个对比实验.结果表明,等维动态GOM模型以及相应的CNNs模型分别在达标人数和成绩预测中获得了最优的预测结果.提出的算法显著优于传统算法,分别在平均精度和极端数据中获得了更好的预测结果. |
| 关 键 词： | 灰度预测特征 GM(1,1)模型 等维动态GOM PCA降维 卷积神经网络 粒子群算法 体育成绩预测 达标人数预测 |
| 本文献已被 CNKI 等数据库收录！ | |