為了提高階段性自主體育鍛煉行為分析和判斷能力,提出基于貝葉斯分析的階段性自主體育鍛煉行為預(yù)測(cè)方法。構(gòu)建階段性自主體育鍛煉行為預(yù)測(cè)的統(tǒng)計(jì)時(shí)間序列分析模型,采用大數(shù)據(jù)特征檢測(cè)方法進(jìn)行體育鍛煉行為大數(shù)據(jù)挖掘和特征提取,基于貝葉斯分析預(yù)測(cè)思想進(jìn)行行為統(tǒng)計(jì)特征序列的有序聚類,結(jié)合模糊C均值聚類分析方法進(jìn)行體育鍛煉行為預(yù)測(cè)過(guò)程中的信息聚類和屬性歸并,提取統(tǒng)計(jì)時(shí)間序列的關(guān)聯(lián)規(guī)則特征量,在加權(quán)馬爾可夫鏈中實(shí)現(xiàn)對(duì)階段性自主體育鍛煉行為量的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)。仿真結(jié)果表明,采用該方法進(jìn)行階段性自主體育鍛煉行為預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性較高,提高了自主體育鍛煉行為的量化分析能力。 

【文章來(lái)源】：西昌學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2020,34(04)

【文章頁(yè)數(shù)】：4 頁(yè)

【部分圖文】：

行為預(yù)測(cè)的結(jié)構(gòu)分布圖

根據(jù)圖1的行為預(yù)測(cè)的結(jié)構(gòu)分布，進(jìn)行階段性自主體育鍛煉行為預(yù)測(cè)，得到預(yù)測(cè)的收斂值（圖2）。分析圖2得知，利用本文方法進(jìn)行階段性自主體育鍛煉行為預(yù)測(cè)的收斂性較好，主要原因在于該方法的收斂曲線拐點(diǎn)較少，因此采用該方法能夠得到更為準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)結(jié)果。測(cè)試預(yù)測(cè)精度，得到對(duì)比結(jié)果（圖3）。分析圖3得知，本文方法的預(yù)測(cè)精度在100次迭代過(guò)程中始終優(yōu)于傳統(tǒng)方法，說(shuō)明利用該方法能夠得到更為精準(zhǔn)的階段性自主體育鍛煉行為預(yù)測(cè)結(jié)果。

分析圖2得知，利用本文方法進(jìn)行階段性自主體育鍛煉行為預(yù)測(cè)的收斂性較好，主要原因在于該方法的收斂曲線拐點(diǎn)較少，因此采用該方法能夠得到更為準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)結(jié)果。測(cè)試預(yù)測(cè)精度，得到對(duì)比結(jié)果（圖3）。分析圖3得知，本文方法的預(yù)測(cè)精度在100次迭代過(guò)程中始終優(yōu)于傳統(tǒng)方法，說(shuō)明利用該方法能夠得到更為精準(zhǔn)的階段性自主體育鍛煉行為預(yù)測(cè)結(jié)果。4 結(jié)語(yǔ)

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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