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    第十三屆全運(yùn)會(huì)獎(jiǎng)牌情況GM(1,1)灰色預(yù)測(cè)研究

    2017-04-14 12:39:04程林呂毓虎
    當(dāng)代體育科技 2017年6期
    關(guān)鍵詞:全運(yùn)會(huì)獎(jiǎng)牌代表團(tuán)

    程林 呂毓虎

    (四川民族學(xué)院體育系 四川甘孜 626001)

    第十三屆全運(yùn)會(huì)獎(jiǎng)牌情況GM(1,1)灰色預(yù)測(cè)研究

    程林 呂毓虎

    (四川民族學(xué)院體育系 四川甘孜 626001)

    以8~12屆連續(xù)5屆全運(yùn)會(huì)27個(gè)代表團(tuán)獲得的獎(jiǎng)牌數(shù)量為研究對(duì)象,利用GM(1,1)模型方法,探討第十三屆全運(yùn)會(huì)各代表團(tuán)獲得獎(jiǎng)牌的情況。結(jié)果顯示,第十三屆全運(yùn)會(huì)金牌榜,山東、遼寧、江蘇、上海、解放軍5個(gè)代表團(tuán)分別位居前5位,GM(1,1)灰色預(yù)測(cè)模型對(duì)于不同預(yù)測(cè)對(duì)象的預(yù)測(cè)精度不同,該研究模型預(yù)測(cè)精度在80%以上。

    全運(yùn)會(huì) 獎(jiǎng)牌 灰色預(yù)測(cè)

    早在20世紀(jì)60年代,L.A.zadeh[1]就率先報(bào)道了模糊理論(Fuzzy Logic),第一次用精確的數(shù)學(xué)方式來分析和研究模糊量,取得了新的突破。我國學(xué)者鄧聚龍[2]教授于19世紀(jì)80年代初創(chuàng)立并發(fā)展了灰色系統(tǒng)理論,其研究對(duì)象是部分信息已知,部分信息未知的小樣本、貧信息、不確定性系統(tǒng),它是把一般系統(tǒng)論、信息論和控制論的觀點(diǎn)和方法延伸到社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、生態(tài)等抽象系統(tǒng),結(jié)合并運(yùn)用數(shù)學(xué)方法發(fā)展而來。多年來,灰色系統(tǒng)理論引起了國內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注[3-6]。在體育領(lǐng)域中的應(yīng)用也得到了長足的發(fā)展,被廣泛用于金牌預(yù)測(cè)、成績預(yù)測(cè)等[7-9]。全運(yùn)會(huì)是我國國內(nèi)最受重視和最具水平的體育賽事,各代表團(tuán)歷來對(duì)全運(yùn)會(huì)的賽事特別看重,全運(yùn)獎(jiǎng)牌榜也因此所受關(guān)注頗多。GM(1,1)灰色預(yù)測(cè)模型以其需要原始數(shù)據(jù)少、計(jì)算簡單、不需要預(yù)先知道原始的時(shí)間序列統(tǒng)計(jì)分布、預(yù)測(cè)精度高等特點(diǎn)而被廣泛應(yīng)用于體育成績預(yù)測(cè)[10]。該研究通過GM(1,1)灰色預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)第十三屆全運(yùn)會(huì)27個(gè)代表團(tuán)獎(jiǎng)牌情況,判斷GM(1,1)灰色預(yù)測(cè)模型在體育領(lǐng)域中應(yīng)用的準(zhǔn)確度,進(jìn)而為更進(jìn)一步的研究提供依據(jù)。

    表1 各代表團(tuán)金牌灰色預(yù)測(cè)GM(1,1)各值情況

    表2 各代表團(tuán)金牌灰色預(yù)測(cè)GM(1,1)模型精度等級(jí)分布

    表3 各代表團(tuán)銀牌灰色預(yù)測(cè)GM(1,1)各值情況

    表4 各代表團(tuán)銀牌灰色預(yù)測(cè)GM(1,1)模型精度等級(jí)分布

    1 研究對(duì)象與方法

    1.1 研究對(duì)象

    以參加5屆(第8、9、10、11、12屆)全運(yùn)會(huì)的27個(gè)代表團(tuán)的獎(jiǎng)牌數(shù)據(jù)(奧運(yùn)會(huì)成績)為研究對(duì)象。

    1.2 研究方法

    1.2.1 邏輯分析法

    對(duì)所收集的全運(yùn)會(huì)有關(guān)資料進(jìn)行研究與分析。

    1.2.2 數(shù)理統(tǒng)計(jì)法

    對(duì)獲得的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行整理、分類,并通過Gtms 3.0灰色系統(tǒng)建模軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總、分析和處理。

    2 研究結(jié)果

    (1)各代表團(tuán)金牌GM(1,1)模型灰色預(yù)測(cè)結(jié)果(見表2)。

    (2)各代表團(tuán)銀牌GM(1,1)模型灰色預(yù)測(cè)結(jié)果(見表3)。

    (3)各代表團(tuán)銅牌GM(1,1)模型灰色預(yù)測(cè)結(jié)果(見表5)。

    從表1至表6對(duì)27個(gè)代表團(tuán)金銀銅牌的GM(1,1)模型灰色預(yù)測(cè)顯示,模型預(yù)測(cè)的合格率分別為81.5%、92.6%、81.5%。其中金牌預(yù)測(cè)內(nèi)蒙古、貴州、甘肅、新疆、江西5個(gè)代表團(tuán)預(yù)測(cè)不合格,占18. 5%;銀牌預(yù)測(cè)貴州、湖北2個(gè)代表團(tuán)預(yù)測(cè)不合格,占7.4%;銅牌預(yù)測(cè)山西、湖南、甘肅、新疆、江西5個(gè)代表團(tuán)預(yù)測(cè)不合格,占18.5%;其中未出現(xiàn)金銀銅牌均預(yù)測(cè)不合格的代表團(tuán),出現(xiàn)兩者不合格的有貴州、甘肅、新疆、江西,說明這些代表團(tuán)的不可預(yù)知性較高,換言之,代表團(tuán)的實(shí)力穩(wěn)定度不高,也有可能是后備力量不足或者運(yùn)動(dòng)員等級(jí)批次建立不完善?;疑嚓P(guān)分析(以解放軍代表團(tuán)金牌數(shù)實(shí)際值預(yù)測(cè)模型為例),解放軍代表團(tuán)金牌數(shù)實(shí)際值與預(yù)測(cè)值的絕對(duì)灰色關(guān)聯(lián)度ε0i=0.9858,相對(duì)灰色關(guān)聯(lián)度r0i=0.9880,相關(guān)度均比較高,說明預(yù)測(cè)模型精度較高。從預(yù)測(cè)結(jié)果可以看出,山東、遼寧、江蘇、上海、解放軍分別位居下屆全運(yùn)會(huì)的前5位。

    3 討論與分析

    3.1 模型計(jì)算過程(以解放軍代表團(tuán)金牌數(shù)為例)

    3.1.1 原始序列的初始化

    表5 各代表團(tuán)銅牌灰色預(yù)測(cè)GM(1,1)各值情況

    表6 各代表團(tuán)銅牌灰色預(yù)測(cè)GM(1,1)模型精度等級(jí)分布

    圖1 第8~12屆解放軍代表團(tuán)金牌實(shí)際值與預(yù)測(cè)值

    以初始化后的序列24.5,33,44,49,45作為建模數(shù)據(jù),這樣便有x(0)(k)=(24.5,33,44,49,45)。

    3.1.2 原始序列的1-AGO

    對(duì)因變量x(0)進(jìn)行1-AGO累加生成,便得到x(1)(k),x(1)(k),x(1)(k)=(24.5000,57.5000,101.5000,150.5000,195. 5000)。

    3.1.3 1-AGO的緊鄰均值生成

    x(1)(k)的緊鄰均值生成序列:z(1)=[z(1)(2),z(1)(3),z(1)(,4),z(1)(,5)],其中,n;得到z(1)=(41.0000,79.5000,126.0000,173.0000)。

    3.1.4 發(fā)展系數(shù)和灰色作用量的計(jì)算

    設(shè)dx(1)/dt+ax(1)=b,按最小二乘法計(jì)算,參數(shù)a,b的估值分別為:a=-0.0893,b=33.3821。

    3.1.5 模擬值的計(jì)算

    3.1.6 計(jì)算殘差

    殘差是實(shí)際值與預(yù)測(cè)值之間的差值,本例殘差=62.3441,殘差大小檢驗(yàn)是一種直觀的檢驗(yàn)、算術(shù)檢驗(yàn),是模型精度按點(diǎn)的檢驗(yàn)[11],從而得到平均相對(duì)誤差為9.2736%。

    3.1.7 模型精度及系數(shù)計(jì)算

    由模型精度=1-(平均相對(duì)誤差)可知,其精度為p°=90. 7264%。根據(jù)p°≥95%為1級(jí)(好),80%≤p°<95%為2級(jí)(合格),70%≤p°<80%為3級(jí)(勉強(qiáng)),p°<70%為4級(jí)(不合格),可以得出此模型的精度等級(jí)為2級(jí)(合格)。根據(jù)系數(shù)可以得出本模型系數(shù)為34.0282。

    3.2 各代表團(tuán)GM(1,1)模型灰色預(yù)測(cè)

    劉嘉津[12]對(duì)劉翔110 m欄的包絡(luò)預(yù)測(cè)實(shí)例分析表明,其模型值與實(shí)際值對(duì)比精度達(dá)到了93.75%。馬祥海[13],運(yùn)用灰色系統(tǒng)建模理論建立了我國十項(xiàng)全能運(yùn)動(dòng)成績的灰色GM(1,1)預(yù)測(cè)模型,預(yù)測(cè)精確度達(dá)到98.4125%。丁鼎[14]等對(duì)第17屆亞運(yùn)會(huì)女子鉛球冠軍成績GM(1,1)模型預(yù)測(cè)指出,第17屆亞運(yùn)會(huì)女子鉛球冠軍成績的預(yù)測(cè)成績將會(huì)達(dá)到20.45 m,且模型精度較高。該研究顯示,通過對(duì)解放軍代表團(tuán)的實(shí)際值與預(yù)測(cè)值之間的比較,發(fā)現(xiàn)實(shí)際值與預(yù)測(cè)值表現(xiàn)出比較高的關(guān)聯(lián)性,如圖1所示,表現(xiàn)為實(shí)際值曲線與預(yù)測(cè)值曲線很高的重合度。

    4 結(jié)語

    GM(1,1)灰色預(yù)測(cè)模型對(duì)于不同預(yù)測(cè)對(duì)象的預(yù)測(cè)精度不同,由該研究可知,其模型預(yù)測(cè)精度在80%以上,從解放軍代表團(tuán)的金牌預(yù)測(cè)可知,實(shí)際值與預(yù)測(cè)值的相關(guān)度較高。預(yù)測(cè)結(jié)果顯示,山東、遼寧、江蘇、上海、解放軍5個(gè)代表團(tuán)分別位居第十三屆全運(yùn)會(huì)金牌榜的前5位。

    [1]L.A.zadeh.Fuzzy sets in pattern recognition[J].IEEE Transactions On Information Theory,1968,14(6):848.

    [2]鄧聚龍.灰色控制系統(tǒng)[J].華中工學(xué)院學(xué)報(bào),1982,10(3):9-18.

    [3]Xiong Hejin,Peng Wenjing.Analysis of some grey control system modeling[J].Kybernetes,2012,41(9):1312-1317.

    [4]李希燦.灰色系統(tǒng)GM(1,1)模型適用范圍拓廣[J].系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐,1999(1):97-101.

    [5]劉嘉津,莊永達(dá).體育領(lǐng)域非連續(xù)性事件的灰色預(yù)測(cè)研究[J].西安體育學(xué)院學(xué)報(bào),2001,18(2):77-78.

    [6]孫毅,李春強(qiáng).灰色多變量模型在運(yùn)動(dòng)員競技能力發(fā)展預(yù)測(cè)中的應(yīng)用研究[J].臺(tái)州學(xué)院學(xué)報(bào),2013,35(3):58-64.

    [7]朱紅兵,劉建通,王港,等.GM(1,1)模型灰色預(yù)測(cè)法及其在預(yù)測(cè)體育成績中的應(yīng)用[J].首都體育學(xué)院學(xué)報(bào),2003,15(1):118-121.

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    [10]金川江,童麗平.男子跳遠(yuǎn)全國紀(jì)錄的等維灰數(shù)遞補(bǔ)GM(1,1)模型及預(yù)測(cè)[J].體育學(xué)刊,2002,9(5):134-135.

    [11]王少春,劉健,聞一平.體育領(lǐng)域中兩種數(shù)列的灰色預(yù)測(cè)方法探討[J].體育科學(xué),2003,23(1):114-116.

    [12]劉嘉津.探索競技體育領(lǐng)域灰色包絡(luò)模型預(yù)測(cè)的新方法[J].廣州體育學(xué)院學(xué)報(bào),2006,26(2):54-56.

    [13]馬祥海.我國優(yōu)秀十項(xiàng)全能運(yùn)動(dòng)員成績的灰色關(guān)聯(lián)分析及灰色GM(1,1)預(yù)測(cè)模型的建立[J].首都體育學(xué)院學(xué)報(bào),2012,24(6): 573-576.

    [14]丁鼎,陳勇芳.第 17 屆亞運(yùn)會(huì)女子鉛球冠軍成績GM(1,1) 模型預(yù)測(cè)[J].重慶工商大學(xué)學(xué)報(bào),2013,30(1):27-30.

    G80

    A

    2095-2813(2017)02(c)-0002-04

    10.16655/j.cnki.2095-2813.2017.06.002

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