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基于機器學習的大學體育成績預測與分析

發(fā)布時間:2018-04-20 02:16

  本文選題:體育訓練 + 機器學習算法 ; 參考:《現(xiàn)代電子技術》2017年17期


【摘要】:為了科學評價大學生身體素質,提出基于機器學習算法的體育成績預測模型。對當前大學生體育成績預測的研究現(xiàn)狀進行分析,指出導致當前模型預測精度低的原因,采用機器學習算法——支持向量機建立大學生體育成績預測模型,并采用粒子群算法選擇模型參數(shù),最后將該模型應用于某大學的體育成績建模和預測中。應用實例結果表明,機器學習算法可以克服傳統(tǒng)模型的不足,使得大學體育成績預測效果得到改善,預測結果可以指導大學體育學科的改革。
[Abstract]:In order to scientifically evaluate college students' physical fitness, a prediction model of physical education achievement based on machine learning algorithm was proposed. Based on the analysis of the current research situation of college students' sports achievement prediction, the paper points out the reasons leading to the low precision of the current model, and adopts the machine learning algorithm-support vector machine to establish the prediction model of college students' sports achievement. Particle swarm optimization (PSO) algorithm is used to select the parameters of the model. Finally, the model is applied to the modeling and prediction of sports achievement in a university. The application examples show that the machine learning algorithm can overcome the shortcomings of the traditional model and improve the prediction effect of college physical education results. The prediction results can guide the reform of university physical education discipline.
【作者單位】: 鄭州大學西亞斯國際學院;
【分類號】:G807.4;TP181

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本文編號:1775792

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