本文選題：捕魚算法　切入點：極限學習機　出處：《現代電子技術》2017年15期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對當前運動員成績預測精度低的難題,提出捕魚算法優(yōu)化極限學習機的運動員成績預測模型。收集運動員成績的時間序列,進行聚類分析建立學習樣本,采用極限學習機對學習樣本進行訓練,并采用捕魚算法對極限學習進行優(yōu)化,建立運動員成績預測模型,最后采用具體數據對運動員成績預測性能進行測試。測試結果表明,該模型可以準確擬合運動員成績的變化特點,獲得了較高精度的運動員成績預測結果,而且預測結果要顯著優(yōu)于其他模型,具有較高的實際應用價值。
[Abstract]:Aiming at the problem of low precision of athletes' performance prediction, this paper puts forward a prediction model of athletes' performance based on fishing algorithm to optimize the extreme learning machine. The time series of athletes' performance are collected, and the learning samples are established by clustering analysis. The ultimate learning machine is used to train the learning samples, and the fishing algorithm is used to optimize the limit learning. The prediction model of athletes' performance is established. Finally, the performance of athletes' performance prediction is tested with specific data. The test results show that, The model can accurately fit the changing characteristics of athletes' performance and obtain a high precision result of athletes' performance prediction, and the prediction result is significantly better than other models, and has a higher practical application value.
【作者單位】： 武昌首義學院基礎科學部;
【分類號】：G80-05;TP181

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本文編號：1590457