馬德 李少聰 張軍峰

摘 要： 針對(duì)傳統(tǒng)運(yùn)動(dòng)員專項(xiàng)成績(jī)預(yù)測(cè)系統(tǒng)一直存在無(wú)法達(dá)到實(shí)質(zhì)性的綜合預(yù)測(cè)的問(wèn)題，提出并設(shè)計(jì)基于混合遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)動(dòng)員專項(xiàng)成績(jī)預(yù)測(cè)系統(tǒng)。通過(guò)混合遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，導(dǎo)入運(yùn)動(dòng)員專項(xiàng)數(shù)據(jù)，根據(jù)系統(tǒng)內(nèi)部節(jié)點(diǎn)間調(diào)整，對(duì)運(yùn)動(dòng)員專項(xiàng)數(shù)據(jù)信息進(jìn)行處理，建立專項(xiàng)成績(jī)灰色預(yù)測(cè)模型，實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)員專項(xiàng)成績(jī)預(yù)測(cè)。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)表明，所設(shè)計(jì)的成績(jī)預(yù)測(cè)系統(tǒng)能夠進(jìn)行高精度的專項(xiàng)成績(jī)預(yù)測(cè)。

關(guān)鍵詞： 綜合預(yù)測(cè)； 混合遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)； 運(yùn)動(dòng)員； 專項(xiàng)成績(jī)預(yù)測(cè)； 系統(tǒng)設(shè)計(jì)； 灰色預(yù)測(cè)模型

中圖分類號(hào)： TN711?34； TP393 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A 文章編號(hào)： 1004?373X（2018）08?0183?04

Abstract： In allusion to the problem that the traditional special performance prediction system for athletes has been unable to achieve substantive comprehensive prediction， a special performance prediction system for athletes based on hybrid genetic neural network is proposed and designed. Athletes′ special data is imported by means of hybrid genetic neural network. According to the internal node adjustment of system， athletes′ special data information is processed to establish special performance grey prediction model and achieve athletes′ special performance prediction. The experimental data show that the designed performance prediction system can carry out high?precision special performance prediction.

Keywords： comprehensive prediction； hybrid genetic neural network； athlete； special performance prediction； system design； gray prediction model

0 引 言

混合遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Networks）也可稱作連接模型（Connection Model），其是通過(guò)模仿動(dòng)物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)行為反射過(guò)程，以分布式并行的方式，進(jìn)行信息處理的高級(jí)模型[1]。而專項(xiàng)運(yùn)動(dòng)員的成績(jī)存在一定的波動(dòng)變化，隨著訓(xùn)練、受傷、狀態(tài)等因素變化對(duì)專項(xiàng)成績(jī)影響比較顯著。針對(duì)專項(xiàng)運(yùn)動(dòng)員的成績(jī)進(jìn)行有效的預(yù)測(cè)，對(duì)賽事安排有很大的輔助作用。傳統(tǒng)運(yùn)動(dòng)員專項(xiàng)成績(jī)預(yù)測(cè)系統(tǒng)能進(jìn)行粗略的成績(jī)預(yù)測(cè)，無(wú)法實(shí)現(xiàn)多維度的成績(jī)綜合預(yù)測(cè)。由于能夠影響動(dòng)員專項(xiàng)成績(jī)的信息比較雜亂，所以每項(xiàng)因素都會(huì)對(duì)最終成績(jī)產(chǎn)生徹底性的顛覆。

針對(duì)上述背景，本文設(shè)計(jì)基于混合遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)動(dòng)員專項(xiàng)成績(jī)預(yù)測(cè)系統(tǒng)。引入混合遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，建立完整灰色預(yù)測(cè)模型，將混合遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理的信息進(jìn)行預(yù)測(cè)，實(shí)現(xiàn)對(duì)運(yùn)動(dòng)員專項(xiàng)成績(jī)預(yù)測(cè)效果。

1 導(dǎo)入混合遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

本文引入混合遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對(duì)運(yùn)動(dòng)員專項(xiàng)成績(jī)進(jìn)行原始數(shù)據(jù)處理。數(shù)據(jù)處理過(guò)程中，利用數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)優(yōu)勢(shì)，將原始數(shù)據(jù)中無(wú)法關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)并聯(lián)處理[2]。為預(yù)測(cè)過(guò)程中提供精準(zhǔn)的參照數(shù)據(jù)以及使用屬性。結(jié)構(gòu)復(fù)雜程度越高，對(duì)原始數(shù)據(jù)處理能力就越強(qiáng)。本文設(shè)計(jì)的混合遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)原始數(shù)據(jù)的處理流程如圖1所示。

混合遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)上[3]?；旌线z傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)⒍嘣厍蠼鈫?wèn)題進(jìn)行轉(zhuǎn)變，使用的原始數(shù)據(jù)可以近似地看成是“關(guān)聯(lián)體”，并建立“關(guān)聯(lián)體”的模式集群，將這些原始數(shù)據(jù)置于某一特定“環(huán)境”中，根據(jù) “能量梯度公式”的使用原則，從模型中選擇能夠在環(huán)境中適應(yīng)的原始數(shù)據(jù)[4]，將選定的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行交叉、復(fù)制以及提取等方式，進(jìn)行表達(dá)屬性提取，利用混合遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)傳遞到指定的運(yùn)行機(jī)制中。本文設(shè)計(jì)的混合遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)使用GA?BP算法進(jìn)行原始數(shù)據(jù)的屬性提取。GA?BP算法首先利用混合遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行非關(guān)聯(lián)原始因素的剝離，本文使用混合遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層次結(jié)構(gòu)比較簡(jiǎn)單，原因是承載力的不足會(huì)極大地影響預(yù)測(cè)過(guò)程[5]。本文在節(jié)點(diǎn)設(shè)置上采用高位節(jié)點(diǎn)并行，低位節(jié)點(diǎn)共用的方式。這樣能夠?qū)⒃嫉倪\(yùn)動(dòng)員專項(xiàng)成績(jī)以及相關(guān)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分配，通過(guò)對(duì)分配的環(huán)境進(jìn)行限制，將影響程度分為：初級(jí)、次級(jí)、高級(jí)、終級(jí)。本文將高位節(jié)點(diǎn)分析出的關(guān)聯(lián)屬性，以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)源的形式傳遞到低位節(jié)點(diǎn)上，傳遞過(guò)程中摒棄原有的復(fù)雜關(guān)系，進(jìn)行屬相間的假體以及置換[6]。交替過(guò)程中將原有的承接屬性轉(zhuǎn)變，根據(jù)影響能力進(jìn)行排序，先交換的為必然因素，需要通過(guò)每一低位節(jié)點(diǎn)進(jìn)行屬性提取，以此類推，最后進(jìn)行的是非關(guān)聯(lián)性數(shù)據(jù)，經(jīng)過(guò)所有的數(shù)據(jù)傳遞后，便可進(jìn)行GA?BP計(jì)算。

本文進(jìn)行GA?BP計(jì)算，是將節(jié)點(diǎn)分析的數(shù)據(jù)進(jìn)行提取，為下步預(yù)測(cè)過(guò)程做準(zhǔn)備。GA?BP計(jì)算利用減法的形式，將多余屬性進(jìn)行排除，留下的屬性數(shù)據(jù)為可以用預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)。使用關(guān)聯(lián)執(zhí)行屬性表達(dá)關(guān)聯(lián)能力，通過(guò)查閱文獻(xiàn)本文的關(guān)聯(lián)能力系數(shù)在3～6之間，通過(guò)原始數(shù)據(jù)屬性確認(rèn)節(jié)點(diǎn)處理過(guò)后屬性。表1為本文GA?BP算法與混合遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)相關(guān)提取數(shù)據(jù)。

經(jīng)過(guò)上述過(guò)程，完成運(yùn)動(dòng)員專項(xiàng)成績(jī)預(yù)測(cè)的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備工作。

2 灰色預(yù)測(cè)模型

本文使用灰色模型進(jìn)行運(yùn)動(dòng)員專項(xiàng)成績(jī)預(yù)測(cè)?；疑Ｐ停℅ray Model即為GM（1，1）），由于灰色模型具有單數(shù)列預(yù)測(cè)的特點(diǎn)，因此只能使用被預(yù)測(cè)對(duì)象的自身影響因素，作為建立模型的基礎(chǔ)[9?10]。通過(guò)提供的相關(guān)數(shù)列以及屬性，直接將非關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)變?yōu)閰⒖紨?shù)據(jù)。由于存在事件的越級(jí)性，因此非關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)不能被完全摒棄。將眾多隱藏的、直接的、間接的已知因素進(jìn)行多維度的排列，將每一條影響因素都看作是一個(gè)灰色信息的信息矢量，通過(guò)建立的模型進(jìn)行各種條件的序列搭配，以此來(lái)完成對(duì)運(yùn)動(dòng)員專項(xiàng)成績(jī)的預(yù)測(cè)。

本文為弱化非關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的隨機(jī)性，建立灰色預(yù)測(cè)模型過(guò)程中，進(jìn)行累加或者累減方式處理預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，方便得到預(yù)測(cè)生成列。本文選用累加的形式，表示預(yù)測(cè)初級(jí)參量，通過(guò)預(yù)測(cè)參量結(jié)果，直接確定關(guān)聯(lián)和間接關(guān)聯(lián)屬性，其中每一個(gè)非關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)自身都是一個(gè)數(shù)據(jù)集合。經(jīng)過(guò)上述多次累加，若關(guān)聯(lián)屬性累加的次數(shù)越多，生成的灰色預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)能力越強(qiáng)，當(dāng)累加次數(shù)足夠多時(shí)，非關(guān)聯(lián)性數(shù)據(jù)已經(jīng)不能對(duì)其影響[11]。此時(shí)，計(jì)算的累加結(jié)果便是想要的預(yù)測(cè)結(jié)果。預(yù)測(cè)模型將原始影響因素前后兩個(gè)數(shù)據(jù)相減，得到預(yù)測(cè)生成序列。本文將對(duì)應(yīng)于原始影響因素進(jìn)行置換，便可以得到預(yù)測(cè)結(jié)果。同時(shí)灰色預(yù)測(cè)模型建立完成。

3 實(shí)驗(yàn)分析

為了驗(yàn)證設(shè)計(jì)的基于混合遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)動(dòng)員專項(xiàng)成績(jī)預(yù)測(cè)系統(tǒng)的有效性，設(shè)計(jì)模擬仿真試驗(yàn)，試驗(yàn)過(guò)程中，使用傳統(tǒng)運(yùn)動(dòng)員專項(xiàng)成績(jī)預(yù)測(cè)系統(tǒng)與本文設(shè)計(jì)的系統(tǒng)相比較。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的選擇上使用隨機(jī)組合的形式，方便檢測(cè)系統(tǒng)的實(shí)際適用性以及有效性。為了保證實(shí)驗(yàn)的可行性，需要對(duì)實(shí)驗(yàn)參數(shù)進(jìn)行設(shè)置。

3.1 實(shí)驗(yàn)參數(shù)設(shè)計(jì)

本文設(shè)計(jì)的試驗(yàn)針對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行測(cè)試，專項(xiàng)運(yùn)動(dòng)員的有效成績(jī)是已知的參量，設(shè)計(jì)的系統(tǒng)對(duì)專項(xiàng)成績(jī)進(jìn)行預(yù)測(cè)。實(shí)驗(yàn)過(guò)程中，使用一定的不可控變量進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，因此需要對(duì)試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行設(shè)定。設(shè)置結(jié)果如表2所示，原始試驗(yàn)數(shù)據(jù)如表3所示。

由圖2可知，預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)的幅度能夠反映預(yù)測(cè)系統(tǒng)的相對(duì)預(yù)測(cè)精度，使用數(shù)據(jù)越多說(shuō)明預(yù)測(cè)過(guò)程中的參照比越大，預(yù)測(cè)結(jié)果越精確。從圖2中可以看出，在數(shù)據(jù)浮動(dòng)率上，本文設(shè)計(jì)的預(yù)測(cè)系統(tǒng)明顯好于傳統(tǒng)預(yù)測(cè)系統(tǒng)，并且明顯地高于傳統(tǒng)系統(tǒng)。負(fù)參比實(shí)際上是非有效數(shù)據(jù)的排除能力，為此可以看出，本文設(shè)計(jì)的預(yù)測(cè)系統(tǒng)能夠排除較多的非有效數(shù)據(jù)。

圖3為YLF預(yù)測(cè)嫻度，YLF預(yù)測(cè)嫻度能夠反映預(yù)測(cè)的精準(zhǔn)度。圖3b）為本文設(shè)計(jì)的預(yù)測(cè)系統(tǒng)，可以看出本文預(yù)測(cè)系統(tǒng)的預(yù)測(cè)點(diǎn)明顯多于傳統(tǒng)方法，在可信度上與預(yù)測(cè)精準(zhǔn)度上都明顯地高于傳統(tǒng)預(yù)測(cè)系統(tǒng)。

4 結(jié) 語(yǔ)

本文設(shè)計(jì)一款基于混合遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)動(dòng)員專項(xiàng)成績(jī)預(yù)測(cè)系統(tǒng)。導(dǎo)入混合遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，依靠系統(tǒng)的復(fù)雜程度以及調(diào)整內(nèi)部節(jié)點(diǎn)之間相互關(guān)系對(duì)數(shù)據(jù)信息進(jìn)行處理，建立灰色預(yù)測(cè)模型，完成運(yùn)動(dòng)員專項(xiàng)成績(jī)預(yù)測(cè)。希望通過(guò)本文的研究能夠提升對(duì)運(yùn)動(dòng)員專項(xiàng)成績(jī)的預(yù)測(cè)能力。

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