【摘 要】
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为了提高预测精度,提出了基于灰色模型GM（1,1）与反向传输神经网络（BPNN）的大学生体育成绩预测方法。采用GM（1,1）对大学生体育成绩的变化趋势进行建模。采用BPNN对GM（1,1）的大学生体育
【基金项目】
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湖北省高等学校省级教学研究项目(2013160)
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为了提高预测精度,提出了基于灰色模型GM（1,1）与反向传输神经网络（BPNN）的大学生体育成绩预测方法。采用GM（1,1）对大学生体育成绩的变化趋势进行建模。采用BPNN对GM（1,1）的大学生体育成绩预测结果进行修正。将该文方法应用于中南财经政法大学的男生50 m跑成绩实例中。测试结果表明,该文方法的大学生体育成绩预测精度达到了97.59%。
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