基于支持向量机的自行车运动员综合素质评价体系研究
杨琳1
李媛1
杨艳1
韩婧2
韩美林1
乔成芳1
1.商洛学院 商洛 7260002.商洛市体育局 商洛 726000
摘要：针对自行车运动员综合素质评价结果和影响因素之间的非线性关系问题,建立一套基于SVM算法的自行车运动员综合素质评价体系.选取225个运动员的身体形态、身体机能、运动能力、专项能力4类指标中的16个影响因素作为研究对象;分别利用网格搜寻法、GA算法和改进的GA算法三种方法来优化网络模型的参数.结果表明,改进的GA算法识别准确率较高,可以达到98.2906%,可为自行车运动员的综合素质评价提供科学的方法.
关键词：支持向量机遗传算法自行车运动员综合素质
分类号：TP183(自动化基础理论)
资助基金：国家自然科学基金(21703135)国家级大学生创新创业训练计划项目(201811396016)陕西省体育局科研常规课题(17056)陕西省大学生创新创业训练计划(2980)商洛学院根植地方行动计划立项项目(gz201831)教育部产学合作协同育人项目(201702071215)教育部产学合作协同育人项目(201802153211)
论文发表日期：2019-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：7( 838-843,948 )
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