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高水平男子中短距离游泳成绩预测的代谢组学模型 总被引：2，自引：0，他引：2
为了探索利用代谢组学方法预测高水平男子中短距离游泳成绩的可能性.第15届亚运会赛前1个月,每周1次,利用基于核磁共振(NMR)的代谢组学方法对18名准备参加亚运会的男子运动员晨尿进行分析,然后采用有监督的模式识别方法--Fisher逐步判别分析法,根据从一维核磁共振氢谱获取的标准化数据,建立高水平男子中短距离游泳成绩预测代谢组学模型.结果显示:模型的预测性能检验结果,对比赛中奖牌选手(进入前3名)与非奖牌选手(未进入前3名)、决赛选手(进入前8名)与非决赛选手(未进入前8名)的样本预测准确率可达到90%以上.初步证明了利用代谢组学模型预测高水平男子中短距离游泳比赛成绩的可行性. 相似文献
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运动成绩预测的数学方法初探 总被引：3，自引：0，他引：3
运动成绩的预测与体育发展战略及训练决策休戚相关。在经验判断和情报分析基础上发展起来的模型预测,其效果日益显著,故预测研究更为世界各体育强国所关注。本文仅就美国加州大学P.贝蒂芬尼教授对奥运会部分单项成绩预测的方法做一讨论,并探讨滑动平均、指数平滑、回归分析等七种确定型时间序列预测方法的实用性,对各种方法进行比较。对1952—1984年奥运会部分项目成绩进行拟合,从中选取最佳模型,再对1988年奥运会部分单项成绩进行试预测。 相似文献
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对2008年奥运会中国田径运动成绩的预测及对策 总被引：2，自引：2，他引：0
在对比分析了各种体育成绩预测方法后，选取灰色控制系统中的GM(1，1)模型建模方法，建立发展趋模型，对2008年中国田径运动成绩进行预测，并对预测结果进行分析，从而为中国田径运动备战2008年奥运会提出建议和对策。 相似文献
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大学生体测成绩是衡量身体素质和健康状况的重要指标,关系到日常生活与学习。通过体测成绩预测,有助于及早发现潜在健康问题,并提供个性化锻炼建议。传统体测成绩预测方法主要基于主观经验和统计策略,存在较大不确定性。为了弥补现有技术不足,本研究提供了一种基于集成学习模型的体测成绩预测新方法。在该模型中,体质特征(如年龄、身高、体重和肺活量)作为输入,极限学习机和决策树作为预测引擎,支持向量回归作为堆栈模型。在模型训练过程中,通过交叉验证方法对超参数进行优化,从而获得最佳预测性能。实践测试表明,集成学习模型能够准确预测体测成绩,其性能明显优于单一预测引擎,展现出良好应用前景。 相似文献
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首先讨论了基于对数变换的GM(1,1)模型,并结合C语言程序实现了该模型的程序化。然后以奥运会男子100 m跑为例,从专项训练学角度出发,结合自行编写的C语言程序进行数据处理、分析、验证,并预测了2012年第30届奥运会的男子100 m跑成绩在9.63～9.71 s。 相似文献
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对于单项未来运动成绩的预测来说 ,运动成绩的发展趋势是由多因素决定的 ,有的已知 ,有的未知 ,不确切或模糊 ,若将运动成绩中已知、未知的影响因素看作一个系统。那么 ,它就是一个典型的灰色系统 ,可以运用灰色理论中的灰色模型方法 ,对原始的无规律或规律不明显 ,不够确切的数据进行加工处理 (即ＡＧＯ生成 ) ,使之变为较有规律或更为确切 ,再利用生成后的数据进行分析建模。然后 ,运用该模型进行未来运动成绩预测。因此 ,本文运用灰色理论中的灰色Ｇｍ(1,1)模型方法 ,建立了男子 4 0 0ｍ栏世界纪录和全国纪录的灰色Ｇｍ(1,1)模型方法 ,建立了男子 4 0 0ｍ栏世界纪录和全国纪录的灰色Ｇｍ(1,1)预测模型 ,对未来运动成绩中长期预测和决策提供信息。1 研究方法文献法 :收集整理了男子 4 0 0ｍ栏 1972～ 1999年世界纪录和 1981～ 1999年全国纪录。数据统计法 :运用奔腾Ⅲ - 5 0 0微型计算机建立了男子 4 0 0ｍ栏世界纪录和全国纪录的灰色Ｇｍ(1,1)模型 ,并进行了后验差检验和关联度分析。2 灰色建模2 1 确定灰色模型的类型灰色模型一般是ｎ阶ｈ个变量 ,记为Ｇｍ(ｎ ,... 相似文献
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对历届奥运会男女径赛不同项目的比赛成绩t与比赛距离S及比赛届次N进行统计分析,以回归分析法建立了t-N二者关系模型及t-N-S三者关系模型,可用于分析与预测各届次的比赛成绩,提出了基于近期奥运会最高纪录的各项径赛最好成绩t与径赛距离S的关系,可较准确预测近期未来奥运各项径赛是否可破纪录的情况。根据这一预测,第29届奥运会男女径赛将在100m、800m、1500m、5000m项目上有望提高或打破奥运会纪录。 相似文献
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本文运用灰色理论中的关联分析法，对跳高运动员赵宁各项素质进行了综合分析，找出了影响运动员成绩提高的主要因素；并运用了灰色理论的灰色模型方法，建立了专项成绩的灰色GM(1，1)预测模型，运用该模型对赵宁2004年和2005年的运动成绩进行了预测。 相似文献
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本文对我国和世界１９８５－１９９４年全能项目前６名成绩平均值序列分别建立了等维灰数递补ＧＭ（１,１）模型。采用寻找二者预测值达到相近且年限一样的方法,预测了我国全能运动追赶上世界水平所需的年限,并从运动训练学角度进行了分析。 相似文献
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基于支持向量机的刘翔110 m栏成绩预测 总被引：3，自引：0，他引：3
龙斌 《天津体育学院学报》2009,24(4):330-333
提出了一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的刘翔专项成绩预测的新方法.收集2000年至2007年59次刘翔110m栏成绩组成整个数据集,前5次的成绩用来预测第6次的成绩,由前54次成绩建立LS-SVM成绩预测模型,运用建立的LS-SVM成绩模型预测最后5次的成绩.结果表明:提出的LS-SVM成绩预测方法是有效的.刘翔110m栏成绩预测可为其训练乃至世界优秀跨栏运动员的训练提供理论参考. 相似文献
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针对运动成绩变化规律的未知性、不确切性和模糊性等特点 ,运用灰色系统理论中的灰色模型方法 ,建立了女子 10 0 m栏世界和全国纪录的等维灰数递补 GM(1,1)预测模型 ,并进行了后验差检验。结果表明 ,模型的精度均为一级。使用该模型对 2 0 0 5年该项运动成绩进行了预测 相似文献
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田径运动水平发展趋势预测是根据已经掌握的有效的统计资料,使用科学的方法来预测田径运动成绩的未来发展变化。趋势预测是一种定量预测,和其他预测不同的是,趋势预测的准确性可用数理统计的方法加以检验,对预测误差可以进行分析和控制。它可以帮助体育工作者认识田径运动未来的发展趋势。认识的目的在于改造,趋势预测的重要目的在于为教练员制定训练计划提供科学依据,使我们在认识和遵守客观规律的基础上,对田径运动的发展进行人为的控制,使我国的田径运动水平更快地发展,更快地 相似文献
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针对运动成绩变化规律的模糊性、未知性等，运用灰色系统理论的灰色模型方法，建立了男子跳远全国纪录的等维灰数递补GM(1，1)预测模型，并进行后验差检验和关联度分析。结果表明，预测模型精度为一级(GOOD)。同时，运用该预测模型对2002年跳远成绩进行预测。 相似文献
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成绩预测是竞技体育未来发展战略研究的重要内容之一。本研究以近10年世界男、女与中国男、女100米跑最好成绩的时间序列资料为例,对众多的常用预测方法进行对比分析,按预测值与实际值误差最小的原则,确定相应的最佳预测模型。根据竞技体育成绩以四年为周期的波动特点,计算周期指数,建立周期预测修正模型。并对我国竞技体育赶超世界先进水平的时间进行了预测,通过实例建立未来发展趋势模型,进一步提高预测的精确度和可靠性。 相似文献
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研究目的:为预测下一届全运会男子100m跑平均成绩,通过运用灰色系统理论,建立GM(1,1)预测模型。研究方法:运用灰色系统理论预测方法、数理统计法及文献资料调研,以第七届到第十二届全运会男子100m跑前三名的平均成绩作为研究对象。结果与结论:通过对数变换对原始数据处理、进行GM(1,1)建模、模型检验(残差检验、关联度检验、后验差检验),得到了合格的预测模型:X赞(0)(k+1)=(1-e0.0003824)(2.3273-6194.7929)e-0.00382473k,k=6,X赞(0)(7)=2.3233,Y赞(0)(7)=10.21(s)。即预测第十三届全运会男子100m跑前三名的平均成绩为10.21(s)。 相似文献
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