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BP neural network-based world men decathlon performance development trend research

机译:基于BP神经网络的世界男子十项全能运动发展趋势研究。

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摘要

The paper makes statistics of world men decathlon world annual best performances in ten years during 2004~2013, applies principal component analysis and BP neural network combinative method to establish prediction model. The paper carries on principal component analysis of statistical data, and solves four principal components. On the basis of principal component analysis result, take previous year men decathlon four principal components as input, and the second year men decathlon performances as output, it establishes BP neural network model. The paper takes neural network training with performances during 2004~2011, uses performances from 2011 to 2013 to detect established prediction model accuracy, applies 2013 principal component data into predicting, and gets men decathlon annual best performance in 2014 is 8750.5 points. Take principal component analysis’ data handling result as input, it solves men decathlon individual event many data and each individual event performance stronger correlations bad impacts on prediction model’s prediction accuracy, enhances prediction model’s prediction accuracy, and expands BP neural network predication model application.
机译:对2004〜2013年世界十项全能运动的十年最佳表现进行统计,运用主成分分析和BP神经网络相结合的方法建立预测模型。本文对统计数据进行主成分分析,解决了四个主成分。在主成分分析结果的基础上,以上届男子十项全能四项主成分为输入,以第二年男子十项全能表现为输出,建立了BP神经网络模型。本文采用具有2004年至2011年表现的神经网络训练,使用2011年至2013年的表现检测已建立的预测模型准确性,将2013年的主成分数据应用于预测,得出2014年男子十项全能运动的年度最佳表现为8750.5分。以主成分分析的数据处理结果为输入,可以解决十项全能个人事件中的许多数据,并且每个事件的性能更强的相关性对预测模型的预测准确性产生不利影响,增强了预测模型的预测准确性,并扩展了BP神经网络预测模型的应用。

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