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J-GLOBAL ID：202202264035731656   整理番号：22A0841557

主成分分析を用いたスポーツイベントモデル評価と予測法【JST・京大機械翻訳】

Sports Event Model Evaluation and Prediction Method Using Principal Component Analysis

著者 (3件)： Yu Weiwei (Suan Sunan Rajabhat University, Bangkok 10300, Thailand) ,  Yu Weiwei (Faculty of Infrastructure Engineering, Dalian University of Technology, Dalian 116024, China) ,  Xing Jinming (School of Physical Education, Northeast Normal University, ChangChun 130024, China)
資料名： Wireless Communications & Mobile Computing  (Wireless Communications & Mobile Computing)
巻： 2022  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1338A  ISSN： 1530-8669  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 伝統的スポーツイベントモデル評価と予測方法の低い平均適応度,低リスク予測精度,高平均二乗誤差,低リスク評価精度,および長平均実行時間の問題を目的として,主成分分析(PCA)を用いたスポーツイベントモデル評価と予測法を提案した。スポーツイベントリスク監視マイクロベースをZigBee技術によって展開して,スポーツイベントリスクモニタリングデータを監視して,各基地局でパッケージした。光ファイバとEthernetを用いて,スポーツイベントのリスクデータ収集を完了するためにモニタリングと管理センターにデータを伝送する。データ標準化の後,スポーツイベントのリスク評価インデックスシステムを構築し,スポーツイベントの各リスク指数の総合的スコアをPCA法を用いて得た。BPニューラルネットワークは,遺伝的アルゴリズム(GA)によって改良して,リスク指数の総合スコアは,スポーツ事象リスクの評価と予測結果を得るために,ネットワークへの入力であった。結果は,提案方法には良い平均適応性があり,スポーツイベントリスクの予測値は実際の値とほぼ等しく,予測平均二乗誤差は0.15未満であり,評価精度は高く,平均実行時間は8秒だけであることを示した。コスト(時間複雑性)は低い。全体として,この方法はスポーツイベント評価と予測の分野で良好な応用展望を持つ。Copyright 2022 Weiwei Yu and Jinming Xing. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *予測技法 ,  時間 ,  *スポーツ ,  ネットワーク ,  基地局 ,  光ファイバ ,  データ収集 ,  *主成分分析 ,  Ethernet ,  遺伝的アルゴリズム ,  リスク評価
準シソーラス用語： 平均二乗誤差 ,  実行時間 ,  予測精度 ,  予測値 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  移動通信  (ND08030H)

引用文献 (23件)：

• J. Sasadai, N. Maeda, R. Shimizu, T. Kobayashi, S. Sakai, M. Komiya, Y. Urabe, "Analysis of team-sport wheelchair falls during the Rio 2016 summer Paralympic games: a video-based cross-sectional observational study," BMJ Open, vol. 10, no. 3, pp. e033088-e033099, 2020.
• J. Pino-Ortega, D. Rojas-Valverde, C. D. Gómez-Carmona, M. Rico-González, "Training design, performance analysis, and talent identification-a systematic review about the Most relevant variables through the principal component analysis in soccer, basketball, and Rugby," International Journal of Environmental Research and Public Health., vol. 18, no. 5, pp. 2642, 2021.
• S. de Groot, I. Kouwijzer, L. Valent, M. Hagoort, A. ten Hoorn, HandbikeBattle group, B. van Gemeren, M. van de Mijll Dekker, K. Postma, L. van Vliet, M. Metsaars, E. Helmantel, L. Wilders, M. Zwinkels, P. Grandjean, S. Overbeek, W. Snoek, A. Gjaltema, L. van der Woude, M. Post, "Sport participation after the HandbikeBattle: benefits, barriers, facilitators from the event--a follow-up survey," Spinal Cord Series And Cases, vol. 6, no. 1, pp. 54-65, 2020.
• H. Wang, C. Dong, Y. Fu, "Optimization analysis of sport pattern driven by machine learning and multi-agent," Neural Computing and Applications, vol. 33, no. 4, pp. 1067-1077, 2021.
• M. Ghobaei-Arani, A. Shahidinejad, "An efficient resource provisioning approach for analyzing cloud workloads: a metaheuristic-based clustering approach," The Journal of Supercomputing, vol. 77, no. 1, pp. 711-750, 2021.

タイトルに関連する用語 (5件)： 主成分分析 ,  スポーツ ,  イベント ,  モデル評価 ,  予測法