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基于不同神经网络模型预测体测成绩

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为更加准确地反应当前学生的身体素质情况,基于多个不同的神经网络模型构建体测成绩预测模型,为降低体测成绩中各项目数据之间的相关性,使用主成分分析法对数据集进行处理。使用BP神经网络结合脉冲神经网络构建一个预测模型,加强模型处理分析数据集的能力,提高预测的准确性。在长短期记忆神经网络中加入注意力机制构建另一个预测模型,使模型更加关注数据集中的关键信息。通过实验,预测模型输出的预测值与实际值的重合率高达90%以上,预测准确率整体在95%以上。
Physical test scores prediction based on different neural network models
In order to more accurately reflect the physical fitness of the current students,this study builds a physical test score prediction model based on a number of different neural network models.To reduce the data set for processing.Using the BP neural network combined with the spiking neural network to build a prediction model,the ability of the model to process and analyze the data set is strengthened,and the accu-racy of the prediction is improved.Adding an attention mechanism to the long short-term memory neural network builds another predictive model,making the model pay more attention to the key information in the dataset.Through experiments,the coincidence rate of the predicted value output by the prediction model and the actual value of the study is as high as 90%or more,and the overall prediction accuracy of the mod-el is more than 95%.

physical test score analysisneural network modelprincipal component analysisBP neural networkspiking neural network

刘建伟、董征宇

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黑龙江中医药大学,哈尔滨 150006

哈尔滨市自然资源和规划局,哈尔滨 150028

体测成绩分析 神经网络模型 主成分分析 BP神经网络 脉冲神经网络

黑龙江省教育科学规划课题

GJB1421323

2024

信息技术
黑龙江省信息技术学会 中国电子信息产业发展研究院 中国信息产业部电子信息中心

信息技术

CSTPCD
影响因子:0.413
ISSN:1009-2552
年,卷(期):2024.(1)
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