基于改进SSA-LSSVM模型的大学生体育成绩预测

摘要：

随着我国对体育教育的越来越重视,同时人工智能在教育领域的应用,准确的大学生体育成绩预测对大学生身体素质提高的重要性日益凸显.为了对大学生体育成绩建立可靠的分析方法,基于最小二乘支持向量机研究大学生体育成绩预测方法,提出了一种基于萤火虫改进的麻雀搜索算法,通过引人萤火虫扰动来提高麻雀搜索算法的全局搜索能力,并且通过该算法用于优化LSSVM模型的惩罚因子γ和核函数参数σ,来实现大学生体育成绩的精准预测.最后的仿真结果表明,基于萤火虫改进的麻雀搜索算法优化LSSVM模型的泛化性能和鲁棒性优于其它同类方法,可以实现大学生体育成绩的准确预测,其各项指标均优于其它方法.

关键词：大学生体育成绩预测、麻雀搜索算法、基于萤火虫算法-麻雀搜索算法、最小二乘支持向量机模型

所属期刊栏目：40

分类号：G434(电化教育)

资助基金：国家自然科学基金;江西省社科基金项目;南昌市社会科学规划项目;南昌航空大学博士科研启动基金;南昌航空大学校级教改课题

在线出版日期：2023-03-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：283-289,483