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申请/专利权人：桂林电子科技大学
摘要：本发明公开了一种基于CIWOA‑BP神经网络的大学生体质测试成绩预测方法，涉及体育学和计算机科学领域；步骤包括：收集某学年大学生体质测试构成数据集，对数据集采用3σ原则去除数据的异常值，并通过归一化的方法进行数据规范，再通过分层采样从数据集中抽取部分数据划分训练集和测试集。采用CIWOA算法对BP神经网络模型的初始权值和阈值进行优化，CIWOA算法利用Cubicmap混沌映射优化WOA算法的初始种群，并利用自适应权重优化WOA算法收缩包围机制的权重。将训练数据带入CIWOA‑BP神经网络建立大学生体质测试预测模型，再将测试数据带入训练好的模型输出仿真结果。本发明能准确地预测大学生体质测试成绩，对建立科学、客观的大学生体质测试评价体系提供了一种技术手段。
主权项：1.一种基于CIWOA-BP神经网络的大学生体质测试成绩预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：收集某学年大学生体质测试作为数据集；步骤2：对所收集到的体质测试数据进行数据预处理；数据预处理方法如下：步骤2-1：先将数据集中存在缺失值的数据删除，再去除掉数据集中的异常值；步骤2-2：采用归一化的方法对数据进行缩放；步骤2-3：采用留出法划分数据集为训练集和测试集；步骤3：确定BP神经网络的拓扑结构、网络参数及最佳隐含层节点数等；步骤4：引进鲸鱼优化算法WhaleOptimizationAlgorithm,WOA，并通过混沌映射Cubicmap和自适应权重系数I构成CIWOA算法；步骤5：确定CIWOA算法的初始种群规模等参数，将CIWOA算法和BP神经网络相结合，构建CIWOA-BP神经网络，并将训练数据集带入CIWOA-BP神经网络进行训练；步骤6：将步骤5训练好的CIWOA-BP神经网络模型用于测试集，并输出仿真预测结果，再将BP神经网络模型与CIWOA-BP神经网络模型进行对比。
全文数据：
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百度查询： 桂林电子科技大学 一种基于CIWOA-BP神经网络的大学生体质测试成绩预测方法
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