基于粒子群優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的大學(xué)生體育成績(jī)預(yù)測(cè)

王思

摘 要： 高校對(duì)大學(xué)生的綜合素質(zhì)發(fā)展越來(lái)越重視，為準(zhǔn)確對(duì)體育成績(jī)預(yù)測(cè)進(jìn)行，為體育教學(xué)目標(biāo)建立提供可靠的分析基礎(chǔ)，提出了基于粒子群優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的大學(xué)生體育成績(jī)預(yù)測(cè)方法。該模型以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為基礎(chǔ)，粒子群優(yōu)化算法通過(guò)個(gè)體極值和全局極值兩個(gè)極值更新粒子位置和速度優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方差和權(quán)值，增強(qiáng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)的大學(xué)生體育成績(jī)的精確度。通過(guò)實(shí)驗(yàn)分析結(jié)果表明，相于傳統(tǒng)方法，本文方法的收斂速度更快、誤差更低，對(duì)大學(xué)生體育成績(jī)的預(yù)測(cè)結(jié)果更精準(zhǔn)，具有較高的抗噪性能和實(shí)用性。

關(guān)鍵詞： 粒子群; 優(yōu)化; 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò); 大學(xué)生; 體育成績(jī); 預(yù)測(cè)

中圖分類號(hào)： F 274 ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)志碼： A

Abstract： At present， colleges and universities pay more and more attention to the development of college students comprehensive quality， which provides a reliable analysis basis for the accurate prediction of physical education achievements and the establishment of physical education teaching objectives. A prediction method of college students physical education achievements based on particle swarm optimization neural network is proposed. The model is based on neural network. PSO optimizes the variance and weight of the neural network by updating the position and speed of the particles through the individual extremum and the global extremum， so as to enhance the accuracy of the prediction of college students sports performance by the neural network. The experimental results show that， compared with the traditional method， the convergence speed of this method is faster， the error is lower， the prediction results of College Students sports performance are more accurate， and it has a higher anti-noise performance and practicability.

Key words： particle swarm; optimization; neural network; college students; sports results; prediction

0 引言

為使當(dāng)代大學(xué)生德、智、體、美、勞全面發(fā)展，高校高度重視大學(xué)生的體育活動(dòng)，投入了大量的精力和財(cái)力，累計(jì)了數(shù)據(jù)龐大的歷屆大學(xué)生體育成績(jī)數(shù)據(jù)，分析歷史體育成績(jī)數(shù)據(jù)并進(jìn)行大學(xué)生體育成績(jī)的預(yù)測(cè)，得出的預(yù)測(cè)結(jié)果可為高校今后的教學(xué)方向做出重要指導(dǎo)，同時(shí)預(yù)測(cè)結(jié)果對(duì)高校大學(xué)生身體素質(zhì)發(fā)展特征起到跟蹤監(jiān)督的作用[1-3]。因此尋求一種高效準(zhǔn)確的大學(xué)生體育成績(jī)預(yù)測(cè)方法一直是各學(xué)者研究的重要方向。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一般應(yīng)用在不確定輸入輸出函數(shù)映射中，可確定線性對(duì)應(yīng)關(guān)系的情況。它具備穩(wěn)定的有效性和適應(yīng)性，正向傳播信號(hào)、反向傳播誤差，常常被應(yīng)用在各種領(lǐng)域中[4-5]。常見(jiàn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法存在一些缺點(diǎn)，比如訓(xùn)練時(shí)忽略了舊樣本只對(duì)新樣本進(jìn)行學(xué)習(xí)、收斂時(shí)速度較慢、錯(cuò)失全局最優(yōu)值生成局部值極小。為優(yōu)化這些缺點(diǎn)，可以在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)引用粒子群優(yōu)化方法。粒子群優(yōu)化方法（PSO）以群智能原理為基礎(chǔ)，該方法通過(guò)生物進(jìn)化過(guò)程隨機(jī)搜索達(dá)到群居優(yōu)化，其具備收斂速度快對(duì)初始值不依賴的特點(diǎn)，可以有效優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[6]。

為了提高大學(xué)生體育成績(jī)預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性，提出了基于粒子群優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的大學(xué)生體育成績(jī)預(yù)測(cè)方法，實(shí)現(xiàn)大學(xué)生體育成績(jī)的高效率、高精度預(yù)測(cè)。

1 粒子群優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的大學(xué)生體育成績(jī)預(yù)測(cè)方法1.1 粒子群優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

1.1.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是多層前饋網(wǎng)絡(luò)，單向傳播一般在三層或者三層以上的范圍內(nèi)，以下為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)算的步驟：

（1） 設(shè)置一個(gè)非零隨機(jī)數(shù)，其Vkl較小，設(shè)置范圍為每層的權(quán)系數(shù)[7]。

用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)描述式（14），依據(jù)輸入輸出樣本數(shù)據(jù)訓(xùn)練獲取神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，完成方程（14）的最優(yōu)目標(biāo)映射。

本文在大學(xué)生體育成績(jī)預(yù)測(cè)特征的基礎(chǔ)上，通過(guò)基于粒子群優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，提高大學(xué)生體育成績(jī)預(yù)測(cè)的精度。

2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

采用某大學(xué)50名大一新生的大學(xué)生的1 000 m長(zhǎng)跑體育成績(jī)作為實(shí)驗(yàn)對(duì)象，經(jīng)過(guò)反復(fù)計(jì)算分析數(shù)據(jù)真實(shí)反映該校大學(xué)生的體育成績(jī)趨勢(shì)。本文方法采用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有3個(gè)輸入節(jié)點(diǎn)，1個(gè)輸出節(jié)點(diǎn)，10個(gè)隱單元，粒子群優(yōu)化方法種群m=40，慣性權(quán)重最初值為1，隨著迭代次數(shù)逐漸減少慣性權(quán)重減至0.5，x1與x2的值相等均為3，[-19.19]是連接權(quán)值的變化區(qū)間，當(dāng)?shù)螖?shù)達(dá)到最大時(shí)，迭代停止。對(duì)比本文方法與其他常見(jiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化方法（如GDX方法、LM方法）的預(yù)測(cè)誤差與收斂速度，如表1所示。

本文方法的收斂時(shí)間明顯快于其他兩種大學(xué)生體育成績(jī)預(yù)測(cè)方法，說(shuō)明本文大學(xué)生體育成績(jī)預(yù)測(cè)方法的收斂速度更佳。從大學(xué)生體育成績(jī)預(yù)測(cè)預(yù)測(cè)誤差來(lái)看，本文方法進(jìn)行大學(xué)生體育成績(jī)預(yù)測(cè)的預(yù)測(cè)誤差始終低于另兩種方法，說(shuō)明本文方法的大學(xué)生體育成績(jī)預(yù)測(cè)預(yù)測(cè)結(jié)果精度更高。

隨機(jī)選取實(shí)驗(yàn)對(duì)象50名大學(xué)生中的10名學(xué)生，分別采用本文方法、GDX方法以及LM方法，預(yù)測(cè)10學(xué)生的100 m短跑成績(jī)，測(cè)試三種方法的預(yù)測(cè)結(jié)果同實(shí)際結(jié)果間的差值，如圖1所示。

從圖1可以看出，三種方法的擬合度都比較接近，但GDX方法無(wú)法預(yù)測(cè)短跑成績(jī)中的隨機(jī)性，因此預(yù)測(cè)值高于實(shí)際值，預(yù)測(cè)精度不準(zhǔn);LM方法預(yù)測(cè)的大學(xué)生100 m短跑成績(jī)相較于GDX方法預(yù)測(cè)的大學(xué)生100 m短跑成績(jī)效果略好，但預(yù)測(cè)精度低于本文方法;采用本文方法預(yù)測(cè)的大學(xué)生100 m短跑成績(jī)同實(shí)際值間的誤差最低，預(yù)測(cè)精度最高，主要是因?yàn)楸疚姆椒ㄍㄟ^(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)大學(xué)生體育成績(jī)過(guò)程中，通過(guò)粒子群優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，提高預(yù)測(cè)效率和精度，說(shuō)明使用本文方法對(duì)大學(xué)生體育成績(jī)進(jìn)行預(yù)測(cè)效果最優(yōu)。

對(duì)比本文方法與其他方法的預(yù)測(cè)效果后，需要對(duì)其預(yù)測(cè)大學(xué)生體育成績(jī)的通用性進(jìn)行驗(yàn)證，采用三種方法預(yù)測(cè)實(shí)驗(yàn)對(duì)象的200 m、400 m、800 m、跳遠(yuǎn)、跳高、鉛球的平均體育成績(jī)，預(yù)測(cè)精度結(jié)果，如表2所示。

從表2中可以看出利用本文方法預(yù)測(cè)的大學(xué)生體育成績(jī)時(shí)，各運(yùn)動(dòng)項(xiàng)目的體育成績(jī)預(yù)測(cè)精度均高于95%，而另兩種方法的精度均在90%以下，說(shuō)明本文方法進(jìn)行大學(xué)生體育成績(jī)預(yù)測(cè)的通用性強(qiáng)、精度高，可以廣泛應(yīng)用于今后的大學(xué)生體育成績(jī)研究中。

測(cè)試三種方法的查全率，如圖2所示。

分析圖2可以看出，本文方法查全率高于另兩種方法，查全率在98%以上，GDX方法的查全率和LM方法的查全率分別為94%和92%，本文方法的大學(xué)生體育成績(jī)數(shù)據(jù)查全率較高。

為了驗(yàn)證本文方法預(yù)測(cè)大學(xué)生體育成績(jī)時(shí)的抗噪性能，在采集的大學(xué)生體育成績(jī)中添加噪聲干擾，統(tǒng)計(jì)本文方法和GDX方法、LM方法分別在10dB和20dB信噪比下的輸出峰值信噪比，結(jié)果如表3所示。

從表3可以看出，經(jīng)過(guò)不斷的迭代計(jì)算，本文方法的信噪比平均值在10 dB和20 dB噪聲強(qiáng)度下分別為10.27 dB和13.03 dB，普遍高于GDX方法和LM方法在10 dB和20 dB噪聲強(qiáng)度下的信噪比平均值，由此可以看出，本文預(yù)測(cè)方法抗噪性能高，可提高大學(xué)生體育成績(jī)的預(yù)測(cè)效果。

測(cè)試三種方法的性能情況，評(píng)估體育成績(jī)預(yù)測(cè)方法的實(shí)用性，測(cè)試結(jié)果如表4所示。

從表4中可以看出，本文方法無(wú)論是收斂速度還是模型結(jié)構(gòu)等性能優(yōu)于其它兩種方法，預(yù)測(cè)精度是大學(xué)生體育成績(jī)預(yù)測(cè)中至關(guān)重要的部分，本文方法的預(yù)測(cè)精度高于另兩種方法，且本文方法使用范圍廣，發(fā)展前景大，是一種適用于大學(xué)生體育成績(jī)預(yù)測(cè)的最佳方法。

3 總結(jié)

大學(xué)生體育成績(jī)是分析大學(xué)生身體情況和運(yùn)動(dòng)情況的重要參考數(shù)據(jù)，對(duì)大學(xué)生體育成績(jī)的預(yù)測(cè)是對(duì)今后教學(xué)計(jì)劃進(jìn)行有效指導(dǎo)的關(guān)鍵依據(jù)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有收斂速度慢、錯(cuò)失全局最優(yōu)值等缺點(diǎn)，使用粒子群算法對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化，建立粒子群優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)大學(xué)生體育成績(jī)進(jìn)行預(yù)測(cè)。從以我國(guó)某大學(xué)50名大一新生體育成績(jī)?yōu)閷?duì)象的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證中得出，本文方法具備預(yù)測(cè)效率高、預(yù)測(cè)精度高、抗噪性能強(qiáng)以及實(shí)用性優(yōu)的優(yōu)勢(shì)，是預(yù)測(cè)大學(xué)生體育成績(jī)最佳方法。

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（收稿日期： 2020.03.04）