利用多变量GM(1,N)灰色模型预测运动成绩的研究

谢晖

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运动成绩因受多种因素的共同影响,其排列有不规则且非线性的特点,导致GM(1,1)模型实际预测时频频失效,预测结果与原始数据有较大偏差.而GM(1,N)模型具有可通过因子变量矫正主行为变量的固有特性,可有效拟合此类不规则且非线性曲线,提高运动成绩的预测精度.本文首先给出建立GM(1,N)模型预测运动成绩的方法,后以奥运会和世锦赛男子200米冠军成绩为例,建立了基于多因子变量的GM(1,N)预测模型.通过实际计算证明了GM(1,N)模型的拟合精度和预测精度均高于GM(1,1),充分的说明了GM(1,N)模型更适宜进行成绩预测工作,并在此基础上分析了GM(1,N)模型预测运动成绩时的优势及注意事项.

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来源
《当代体育科技》 |2018年第13期|221-224,226|共5页
作者
谢晖;
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作者单位

山东大学体育学院社会体育系山东济南 250061;

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正文语种 chi
中图分类体育理论;
关键词
灰色系统; GM(1,N)模型; 成绩预测; 拟合精度; 预测精度;

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