影响因素选择和加权的运动成绩预测模型

朱坚

(南京航空航天大学 体育部， 江苏 南京 210016)

0 引言

随着我国经济水平的不断提高，人们越来越清楚身体健康的重要性，体育锻炼成为了人们一种保持身体健康的重要手段。在大学中，与运动相关的体育课成为了学生选择的热门课，运动成绩预测可以帮助老师、教练了解运动员的成绩变化态势，更好的制定相应的训练模式，因此运动成绩预测一直是体育研究领域的一个重要方向[1-3]。

针对运动成绩预测问题，国内外的学者和研究人员进行了有效的探索和研究，尤其是一些发达国家，对运动成绩预测的研究相当成熟，出现许多好的运动成绩预测模型，而国内对运动成绩预测相对较晚，但是发展态势很好，也存在一些好的运动成绩预测模型[4-5]。可以将运动成绩预测的研究划分为两个阶段，第一个阶段称之为传统阶段，该阶段主要模型有：多元线性回归法的运动成绩预测模型和指数平滑法的运动成绩预测模型，它们考虑运动成绩的相关因素比较少，对运动成绩预测问题进行了相应的简化，因此运动成绩预测建模效率快，但是由于简化了运动成绩预测问题，使得运动成绩预测结果与实际运动成绩预测的偏差比较大，导致运动成绩预测精度低，实际意义不大[6-7]；第二阶段为现代建模建阶段，该阶段模型主要有：灰色理论的运动成绩预测模型和人工神经网络的运动成绩预测模型，它们可以更好地实现运动成绩预测建模，运动成绩预测结果得到了有效的改善[8-9]，但是它们同样存在一些不足，如运动成绩预测结果不稳定，运动成绩预测误差大[10]。……