陳岷

摘 要： 預(yù)測體育成績是制定科學(xué)體育訓(xùn)練規(guī)劃的關(guān)鍵，針對當(dāng)前模型預(yù)測精度低的問題，提出因子分析與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相融合的體育成績預(yù)測模型。根據(jù)體育成績先驗(yàn)信息構(gòu)建自相似回歸模型，對體育成績數(shù)據(jù)進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解和因子分析，采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立體育成績預(yù)測模型，并通過仿真實(shí)驗(yàn)對性能進(jìn)行測試，結(jié)果表明，采用該模型進(jìn)行體育成績預(yù)測的精度較高，收斂性較好。

關(guān)鍵詞： 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解； 時(shí)間序列； 因子分析； 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

中圖分類號： TN711?34； TP391 文獻(xiàn)標(biāo)識碼： A 文章編號： 1004?373X（2017）05?0130?04

Abstract： The sports result prediction is the key to formulate the scientific sports training plan. Aiming at the low prediction accuracy of the current models， a sports result prediction model fusing the factor analysis with neural network is put forward. The self?similarity regression model was constructed according to the sports result apriori information. And then the empirical mode decomposition and factor analysis were conducted for the sports result data. The BP neural network is used to establish the sports result prediction model. The performance of the model was tested with simulation experiments. The results show that the model has higher precision of sports result prediction， and good convergence property.

Keywords： empirical mode decomposition； time series； factor analysis； neural network

0 引 言

體育成績是反應(yīng)體育訓(xùn)練水平的重要表現(xiàn)，通過對體育成績的準(zhǔn)確預(yù)測能挖掘出人體訓(xùn)練的規(guī)則性因子和特征，從而促進(jìn)運(yùn)動(dòng)訓(xùn)練和體育教學(xué)的改進(jìn)。因此，研究體育成績的預(yù)測模型在促進(jìn)科學(xué)訓(xùn)練、提高運(yùn)動(dòng)成績方面具有重要意義。

體育成績的預(yù)測準(zhǔn)確度受到的約束因素較多，如人體特征的變化、性別、年齡、天氣、運(yùn)動(dòng)場館以及各種環(huán)境因素。對體育成績的預(yù)測模型是一個(gè)多變量和多參量的統(tǒng)計(jì)分析過程，涉及的學(xué)科有統(tǒng)計(jì)學(xué)、信息處理學(xué)和現(xiàn)代數(shù)學(xué)[1]。傳統(tǒng)方法中，對體育成績的預(yù)測方法有基于AR模型估計(jì)的體育成績預(yù)測算法[2]、特征空間分解方法[3]、經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法[4]、基于小波分析的體育成績時(shí)間序列預(yù)測方法等[5]。建立體育成績的線性擬合特征空間，采用多參量約束重構(gòu)方法構(gòu)建預(yù)測模型，具有較好的預(yù)測效果。但這些方法存在計(jì)算開銷大、預(yù)測過程中對參量的自適應(yīng)抗干擾性差等問題，導(dǎo)致預(yù)測的精度低。

針對上述問題，本文提出基于因子分析和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相融合的體育成績預(yù)測模型。對統(tǒng)計(jì)的體育成績先驗(yàn)信息構(gòu)建自相似回歸模型，在自相似回歸模型中對體育成績時(shí)間序列進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解和因子分析，采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類模型進(jìn)行體育成績的特征信息聚類和信息融合處理，實(shí)現(xiàn)預(yù)測模型優(yōu)化。最后通過仿真實(shí)驗(yàn)進(jìn)行測試，得出有效性結(jié)論，展示了本文預(yù)測模型在提高預(yù)測精度方面的優(yōu)越性。

1 體育成績預(yù)測的數(shù)學(xué)模型

1.1 體育成績統(tǒng)計(jì)參數(shù)分析

體育成績數(shù)據(jù)可以看作是一組非線性時(shí)間序列。采用非線性時(shí)間序列方法分析體育成績的走勢，統(tǒng)計(jì)分析體育成績，采用一個(gè)多元統(tǒng)計(jì)特征方程描述體育成績的擬合狀態(tài)模型為：

最后得到的[ykN-1k=1]是一個(gè)具有可預(yù)測性的體育成績時(shí)間序列。在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中通過對體育成績的信息屬性分類，進(jìn)行體育成績的特征信息聚類和信息融合處理，實(shí)現(xiàn)預(yù)測模型優(yōu)化設(shè)計(jì)。

3 結(jié)果與分析

采樣樣本來自于某高校大一和大二學(xué)生的體育成績，包括的體育項(xiàng)目有3 km長跑、100 m短跑、游泳等。對采集的體育成績進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析和最小二乘擬合，并在Matlab仿真軟件中分析數(shù)據(jù)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用的是三層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，學(xué)習(xí)訓(xùn)練參數(shù)為[NEj*（t）=1+9e-t1 024=12，]體育成績測試集中，碼數(shù)為1 024個(gè)，環(huán)境信息對預(yù)測模型的干擾強(qiáng)度設(shè)定為13 dB，數(shù)據(jù)采樣的時(shí)間間隔為1.5 d，迭代次數(shù)為10 000次。

根據(jù)上述仿真設(shè)定，設(shè)計(jì)體育成績預(yù)測模型，得到樣本數(shù)據(jù)時(shí)域波形描述如圖2所示。

以上述采集的體育成績統(tǒng)計(jì)樣本為測試集，進(jìn)行體育成績預(yù)測模型仿真分析，得到不同方法的預(yù)測誤差對比結(jié)果如圖3所示。

根據(jù)上述仿真結(jié)果，得出如下結(jié)論：

（1） 隨著迭代步數(shù)的增多，預(yù)測誤差降低，這是因?yàn)橥ㄟ^多次迭代，使用體育成績的先驗(yàn)信息較多，使得預(yù)測精度提高。

（2） 利用本文模型進(jìn)行體育成績預(yù)測的誤差小于傳統(tǒng)方法，相差的最大幅度達(dá)到35.98%。由于本文方法使用因子分析和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，進(jìn)行體育成績的數(shù)據(jù)信息聚類和融合，提高了預(yù)測精度，在收斂性和穩(wěn)健性方面具有較好的表現(xiàn)。

4 結(jié) 語

為了提高體育運(yùn)動(dòng)訓(xùn)練的科學(xué)指導(dǎo)性，進(jìn)行體育成績預(yù)測，提出了因子分析和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相融合的體育成績預(yù)測模型。并對本文提出的模型進(jìn)行性能測試，結(jié)果表明，本文模型提高了體育成績預(yù)測的精度，而且預(yù)測誤差可以滿足實(shí)際應(yīng)用的要求。

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