基于灰色BP神经网络的体育成绩预测模型

摘要

体育成绩预测不仅有利于为运动员提供训练目标,也为体育运动的发展提供参考.传统的预测研究方法主要包括时间序列法、类比法、回归分析等研究方法,上述预测主要是基于大量的分析数据,以及研究范围通常局限于静态问题.具体来说，运动性能预测问题具有不可分析的数据的特点，数据随机性强，影响因素多，相互影响和因素关系复杂，所以通过传统的预测研究方法得到的运动性能预测研究结果是不理想的。随着系统科学的不断发展，许多学者对如何应用少量的数据，有效地预测运动性能问题进行了分析和研究。本文基于2005-2013年的世界女子七项全能的年度最佳成绩数据，建立了灰色BP神经网络预测模型，并通过对建立的灰色神经网络预测模型的分析，研究该模型在运动性能预测中的应用。