基于大数据分析技术的运动员成绩建模与估计研究

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现有的运动员成绩预测模型考虑的影响因素单一,导致运动员成绩估计精度与估计效率较低,为此提出基于大数据分析技术的运动员成绩建模与估计方法。利用支持向量回归机构建运动员成绩估计模型,以二次损失函数为支持向量回归机学习任务的最优化准则,通过粒子群优化算法优化支持向量回归机训练时的各参数,获取最优参数;以运动员历史成绩为训练样本输入支持向量回归机估计模型,输出运动员成绩估计结果。实验证明,所提方法对于不同类型运动员成绩估计精度高、估计效率快。
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