最优参数v-SVR模型对2012年伦敦奥运会奖牌的预测研究  

Study on Performance Prediction of 2012 London Olympics Based on v-SVR With Optimal Parameters

作　　者：赵武[1] 汤天任[2] 王国凡[1] 

机构地区：[1]安徽师范大学体育学院,安徽芜湖241000 [2]安徽师范大学数学计算机科学学院,安徽芜湖241000

出　　处：《安徽师范大学学报（自然科学版）》2012年第4期381-386,395,共7页Journal of Anhui Normal University(Natural Science)

基　　金：安徽省哲学社会科学规划项目(AHSK07-08D102);国家体育总局武术研究院项目(WSH2011C017)

摘　　要：利用最优参数v-SVR模型,对2012年伦敦夏季奥运会各参赛国的竞技运动成绩(奖牌)进行了预测.针对v-SVR模型中的未知参数选择问题,利用GA对参数进行动态有监督优化寻优,以提高模型精度;通过与以往预测模型的比较分析,表明在有限样本的情况下,最优参数v-SVR模型的预测偏差较小、预测方向的精准度高.This paper forecasts achievement of participants in 2012 London Olympic Games with the model of v- Support Vector Regression with optimal parameters. Countered the problem of selecting unknown parameters in the model of v-Support Vector Regression, Genetic Algorithm is presented to optimize parameters of the model to improve its accuracy. Compared with traditional models, model of v-Support Vector Regression with optimal parameters has smaller deviation and higher accuracy in the case of limited samples. Key words, v-Support vector regression with optimal parameters; London Olympics; performance; prediction; genetic algorithm

关 键 词：最优参数v-SVR模型 奥运会 奖牌 预测 GA 

分 类 号：G811.21[文化科学—体育学]