| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4页 |
| 1.前言 | 第7-13页 |
| 1.1 选题依据 | 第7页 |
| 1.2 研究意义 | 第7-8页 |
| 1.3 文献综述 | 第8-13页 |
| 1.3.1 相关概念界定 | 第8页 |
| 1.3.2 对速滑专项成绩预测的国内外研究现状 | 第8页 |
| 1.3.3 速滑男子1000米专项成绩的影响因素 | 第8-10页 |
| 1.3.4 BP神经网络建模和多元线性回归方程预测模型的应用 | 第10-13页 |
| 2.研究对象与方法 | 第13-20页 |
| 2.1 研究对象 | 第13页 |
| 2.2 文献资料法 | 第13页 |
| 2.3 调查法 | 第13-16页 |
| 2.3.1 专家访谈法 | 第13-14页 |
| 2.3.2 特尔菲法 | 第14-16页 |
| 2.4 数理统计法 | 第16页 |
| 2.4.1 因子分析法 | 第16页 |
| 2.4.2 标准多元回归分析法 | 第16页 |
| 2.5 实验法 | 第16-19页 |
| 2.5.1 实验对象的选择 | 第16-17页 |
| 2.5.2 实验器材 | 第17页 |
| 2.5.3 实验条件控制与指标的测量 | 第17-19页 |
| 2.6 BP神经网络法 | 第19-20页 |
| 3.研究结果与分析 | 第20-43页 |
| 3.1 专项身体素质指标之间的因子分析 | 第20-27页 |
| 3.1.1 各项指标之间的相关性分析 | 第20-22页 |
| 3.1.2 巴特利特球度检验和KMO检验 | 第22-23页 |
| 3.1.3 提取因子 | 第23-27页 |
| 3.2 男子1000米速度滑冰成绩的多元线性回归模型预测 | 第27-32页 |
| 3.2.1 入选敏感指标的理论基础 | 第28-29页 |
| 3.2.2 回归方程的建立 | 第29-32页 |
| 3.3 男子1000米速度滑冰成绩的BP神经网络预测模型 | 第32-40页 |
| 3.3.1BP神经网络模型构建步骤 | 第33-36页 |
| 3.3.2 网络模型的实现 | 第36-37页 |
| 3.3.3 BP神经网络输出结果分析 | 第37-40页 |
| 3.4 多元线性回归与BP神经网络预测对比 | 第40-43页 |
| 4.结论与建议 | 第43-44页 |
| 4.1 结论 | 第43页 |
| 4.2 建议 | 第43-44页 |
| 参考文献 | 第44-46页 |
| 附录 | 第46-48页 |
| 致谢 | 第48页 |
