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Grey BP neural network-based women heptathlon performance prediction application

机译:基于灰色BP神经网络的女子七项全能成绩预测应用

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摘要

The paper makes statistics of world women heptathlon annual best performances during 2005????2013, takes prediction on heptathlon best performance in 2013 as research objects. According to statistical world women heptathlon annual best performance during 2005????2012, the paper establishes sports performance prediction model that is series combined by GM(1, 1) grey prediction model and BP neural network prediction model, and applies established model to predict world women heptathlon annual best performances in 2013. By comparing world women heptathlon annual best performance actual value with model predicted value in 2013, study and analyze grey BP neural network prediction model application in sports performance prediction problem. Research results show that for sports performance prediction problem, grey BP neural network prediction model’s prediction accuracy is high, application is simple, and generalizability is strong, it has more advantages over single GM(1, 1) grey prediction model and BP neural network model by comparing.
机译:本文对2005-2013年世界女子七项全能最佳表现的统计数据,以2013年七项全能最佳表现的预测为研究对象。根据统计的世界女子七项全能2005-2012年年度最佳表现,建立了GM(1,1)灰色预测模型与BP神经网络预测模型相结合的系列运动表现预测模型,并将所建立的模型应用于预测2013年世界女子七项全能年度最佳表现。通过将2013年世界女子七项全能年度最佳实际值与模型预测值进行比较,研究并分析灰色BP神经网络预测模型在运动成绩预测问题中的应用。研究结果表明,对于运动成绩预测问题,灰色BP神经网络预测模型的预测精度高,应用简单,可推广性强,与单一GM(1,1)灰色预测模型和BP神经网络模型相比更具优势通过比较。

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