利用多变量GM(1,N)灰色模型预测运动成绩的研究

作者：谢晖

来源：当代体育科技, 2018, 8(13): 221-226.

DOI：10.16655/j.cnki.2095-2813.2018.13.221

• 灰色系统
• GM(1,N)模型
• 成绩预测
• 拟合精度
• 预测精度

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。

• 出版日期2018