２０１１年第２９期 ＳＣＩＥＮＣＥ＆ＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹＩＮＦＯＲＭＡＴＩＯＮ ０高校讲坛Ｏ 科技信息 我国体育人口增长预测模型研究 刘 望 （长沙理工大学体育部 湖南长沙４１００１５） 【摘要】运用文献调查、逻辑分析、类比分析等研究方法对体育人口增长预测模型的构建进行研究，其目的是通过构建体育人口增长预测 模型．准确地预测我国未来体育人口的增长．为相关决策部门制定健身政策提供理论参考。文章阐述了体育人口的特点以及神经网络的基本原 理．论述了运用ＢＰ神经网络进行体育人口增长预测的可行性，建立了基于ＢＰ神经网络体育人口增长预测模型，补充了体育人口增长预测理 论研究的空白．对我国未来准确预测体育人口增长具有一定现实意义 【关键词】体育人口；指标体系；ＢＰ神经网络；可行性 Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ Ｍｏｄｅｌ ｏｆ Ｓｐｏｒｔ Ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ Ｂａｓｅｄ ｏｎ ＢＰ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ ＬＩＵＷａｎｇ （ＰＥ ｏｆ ｄｅｐａｒｔｍｅｎｔ ｏｆ Ｃｈａｎｇｓｈａ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｓｃｉｅｎｃｅ＆Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｃｈａｎｇｓｈａ Ｈｕｎａｎ，４１００１５，ｃｈｉｎａ） 【Ａｂｓｔｒａｃｔ］Ｔｈｉｓ ａｒｔｉｃｌｅ ｈａｖｅ ｂｕｉｌｔ ｔｈｅ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ｍｏｄｅｌ ｏｆ ｓｐｏｔｒ ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ，ｕｓｉｎｇ ｔｈｅ ｍｅｔｈｏｄ ｆｏ ｌｉｔｅｒａｔｕｒｅ ｓｅａｒｃｈ、ｌｏｇｉｃａｌ ａｎａｌｙｓｉｓ、ａｎａｌｏｇｉｓｍ．Ｔｈｅ ａｉｍ ｉｓ ｔｏ ｐｒｅｄｉｃｔ ｔｈｅ ｆｕｔｕｒｅ ｉｎｃｒｅａｓｅ ｏｆ ｓｐｏｒｔ ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ，ａｎｄ ｔｈｉｓ ｍｏｄｅｌ ｗｉｌｌ ｃｏｎｔｉｂｕｔｒｅ ｔｏ ｔｈｅ ｐｏｌｉｃｙ ｄｅｃｉｓｉｏｎ－ｍａｋｉｎｇ ｏｆ ｔｈｅ ｒｅｌａｔｅｄ ｄｅｐａｒｔｍｅｎｔ．ｗｅ ｄｉｓｃｕｓｓｅｄ ｔｈｅ ｃｈａｒａｃｔｅｒ ｏｆ ｔｈｅ ｓｐｏｒｔ ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ，ａｎｄ ｔｈｅ ｂａｓｉｃ ｐｒｉｎｃｉｐｌｅ ｏｆ ｔｈｅ ｎｅｕｒａｌ ｍｏｄｅｌ ｏｆ ｓｐｏｒｔ ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ，ｕｓｉｎｇ ｔｈｅ ｂａｃｋ ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ（ＢＰ）ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ，ＳＯ，ｗｅ ｂｕｉｌｄ ｔｈｉｓ ｍｏｄｅｌ，ａｄｄｉｎｇ ｔｈｅ ｂｌａｎｋ ｒｅａｓｅｒｃｈ ｏｆ ｔｈｅ ｔｈｅｏｒｙ ｏｆ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ｏｆ ｓｐｏｒｔ ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ，ａｎｄ ｔｈｉｓ ｍｏｄｅｌ ｈａｖｅ ａ ｃｅｒｔａｉｎ ｐｒａｃｔｉｃａｌ ｓｉｇｎｉｉｃａｎｃｅ．ｆ 【Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ］Ｓｐｏｔｒ ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ；Ｉｎｄｅｘ ｓｙｓｔｅｍ；ＢＰ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ；Ｆｅａｓｉｂｉｌｉｔｙ ０前言 严谨的论述，本文就以此作为体育人口的测度指标：体育人１３的性别 构成，体育人口职业构成，体育人口文化构成，体育人口民族构成，体 人口问题和体育发展问题是当今世界普遍关注的重大问题．随着 育人１３的城乡构成，体育人口年龄构成，体育人口的平均年龄，体育人 人们生活水平的提高．人们对体育健康的关注程度比以往任何时候都 Ｉ：１老年系数，体育人口平均增长率，体育人口增长率，体育人口增长 高．因而便产生了体育人１３的概念 体育人１３预测研究是国家制定体 量目。 育人口发展目标有关政策的基础．它对国民经济计划和社会战略目标 的决策具有重要的参考价值 当前．我国对人口预测的研究较多．而对 ２运用ＢＰ神经网络进行体育人口预测的可行性分析 体育人口这种亚人口的研究比较零散．主要集中在对体育人口的概念 ２．１体育人口预测模型探究 和定性关系的研究等方面 具体到体育人口数量的预测研究至今还不 由此上述分析可见影响体育人口增长的因素很多．目前对多因素 够深入和系统．因此有必要构建符合我国体育人口特点的人口预测模 系统的研究大多使用的是灰色和模糊系统．如灰色集类法、模糊综合 型对我国未来体育人口的增长进行相对准确的预测．为我国全民健身 评判法等 。然而，灰色和模糊系统两大类方法都仍然存在一些缺陷， 相关政策的制定提供理论依据。一般人口预测统计模型对预测未来体 如都需要设计若干不同的效用函数（灰色系统的白化函数、模糊数学 育人口其精确度难以保证．存在函数选择和阶段划分的主观性问题． 的隶属函数等）以及人为地给定各评价指标的权重（或权函数）等 这 而ＢＰ神经网络带有高度并行处理信息的机制且具有高速的自学习、 些效用函数和指标权重的给定往往因人而异．造成评价模式难以通 自适应能力．能较好的再现体育人口增长的非线性动力学特性．克服 用，而且增加了应用的困难和人为臆断因素对结论的影响 体育人口 以往人口预测方法中的人为随机性因素．因此本文采用ＢＰ神经网 增长因素复杂，因此如果采取上述常规方法必然误差很大 本文因此 络理论来建立体育人口预测模型．它将使我国未来对体育人口的预测 考虑应用ＢＰ神经网络进行体育人口预测 更加准确 ２．２运用ＢＰ神经网络进行体育人口预测的可行性研究 １ 我国体育人口特征及体育人口测度指标 般而言 申经网络与经典计算方法相比并非优越，只有当常规方 法解决不了或效果不佳时神经网络方法才能显示出其优越性 尤其对 １．１影响我国体育人口增长的因素 问题的机理不甚了解或不能用数学模型表示的系统，如故障诊断、特 决定我国体育人口增长的参数比较多．如参与者自身的初始健康 征提取和预测等问题，神经网络往往是最有利的工具。另一方面，神经 状况、年龄性别、选择活动的方式、活动频度（即每周锻炼的次数）、每 网络对处理大量原始数据而不能用规则或公式描述的问题．表现出极 次活动时间、活动时的负荷强度、活动后的实际健身效果等等 在文献 大的灵活性和自适应性 由以上体育人口增长的影响因素分析可知． 仇军运用主成分分析的方法，对中国体育人口活动动因问题进行研 由于影响体育人口增长的因素众多．而且对体育人口增长机理不甚了 究ｌ１ｌ。结论是中国体育人Ｉ＝Ｉ活动的主观动因由生活质量因子、家庭和睦 解．对于体育人口大量原始数据而不能用规则或公式描述的问题不能 因子、精神调节因子、亲情因子、交流交际因子构成：客观动因由宣传 进行体育人口预测．因此进行体育人口增长预测的研究正好符合上述 教育因子、家庭影响因子、亲友影响因子、单位影响因子构成 但是由 ＢＰ神经网络特征 于这些因子不易量化，即不容易进行体育人口的预测模型研究．因此． 个好的体育人口预测模型首先应符合体育人口基本原理和数 下面进行了体育人口的测度指标研究 学建模要求，这是选择模型的关键。其次要求保证模型数据可得。一致 １．２体育人口测度指标 和可比性．在数据预测检验阶段应充分拟合原始数据．特别是有波动 体育人口测度指标与体育人口的产生发展紧密相关．它是体育人 的数据，因为波动性数据往往蕴藏了系统重要信息。具有Ｐ个输入、Ｑ 口数量化的科学范畴，是反映体育人口现象数量特征、衡量体育人口 个输出的ＢＰ网络可看作Ｐ维欧氏空间到Ｑ维欧氏空间的一个非线 状况的指示器。体育人口测度指标体系是客观上将反映体育人口现象 性映射．文献日已经证明了一个只含一个隐含层的ＢＰ网络可以逼近 特征的不同指标科学组合而形成的统计指标系统 无论是单一的体育 任何连续函数 ＢＰ网络的非线性映射与体育人口非线性特征是相近 人Ｉ＝１测度指标，还是力图全面反映体育人口自然属性和社会属性的测 的．对于未知的人口动力学系统可通过神经网络来学习系统的表征量 度指标体系，都是以体育人口的产生和发展为前提条件，而体育人口的 进行预测 Ｋｏｍｏｇｏｒｏｖ连续定理从数学上保证了网络用于时间序列预 产生和发展有赖于社会的进步和发展．从这个意义上说，体育人口测度 测的可行性 网络的输入向量和结构参数可由相空间重构技术予以确 指标和测度指标体系’反映的是体育人口状况和体育人口现象，折射的 定 因此从模型映射性质、输入变量的选择和波动性数据拟合等方面 是社会的文明与人类的进步 文献对体育人口的测度指标体系进行了 表明ＢＰ神经网络模型用于体育人口预测是可行的。另外，在查阅文 一一科技信息 。高校讲坛ｏ ＳＣＩＥＮＣＥ＆ＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹ ＩＮＦＯＲＭＡＴＩＯＮ ２０１１年第２９期 献过程中发现ＢＰ神经网络模型已成功应用于人口预测．因此．经过类 比推理以及上文论述可知将ＢＰ神经网络应用于体育人口预测是可行 的 。 当目标体育人增长该因素越小时撤应系数计算公式为 Ｅ＝Ｉ一 ， ＿ ／（ ． 当目标体育人增长该因素越大时，效应系数计算公式为 …Ｊ／ 一— Ｊ ３体育人口增长预测的ＢＰ神经网络模型的建立 当目标体育人口增长越偏于中间该因素越低时撤应系数计算公 式为： ３．１ 体育人口增长预测的ＢＰ神经网络模型的建立 ＢＰ神经网络就是采用ＢＰ算法进行训练的网络。该网络一般采用 １一ｆ 一（ ＋ ／２ Ｉ／［（ 一一Ｘ ／２］ 其中，只是目标值为 的效应系数； 是预先确定的第ｉ个指 具有一个输入层，一个隐含层和一个输出层的三层网络模型结构［５１。研 一是预先确定的第ｉ个指标的最小值：ｉ是评价指标的 究结果表明，增加隐含层的层数不一定能提高网络的精度和表达能力． 标的最大值；数目。 般情况下，选用一个隐含层就够了，其结构如图１所示。 在经过上述处理后．得到样本数据 （３）ＢＰ神经网络的建立。在得到的样本数据中，将样本数据分成 两组，一组作为训练样本ｐ１．另一组作为验证样本ｐ２来验证网络训练 的效果。①网络层数的确定 １９８９年Ｒｏｂｅｒｔ Ｈｅｃｈｔ—Ｎｉｅｌｓｏｎ证明了 对于任何在闭区间的一个连续函数都可以用一个隐层的ＢＰ网络来逼 近，因而一个３层的ＢＰ网络可以完成任意的Ｎ维到Ｍ维的映射．因此 在ＢＰ网络中多采用单隐层网络 ②网络输入层接点数ｉ的确定 输入 层节点的多少与评价指标个数相对应。我们采用１ １个指标体育人口 进行模拟评价，这样网络输入层节点数ｉ定为１１。③隐含层ｆ中间层）节 点数ｊ的确定。到目前为止，对隐含层节点数的确定尚无理论上的指 Ｘ 一图１三层网络结构 输入层：根据体育人口测度指标体系．可以确定影响体育人口总 数的因素有以下ｌ１种：体育人口的性别构成，体育人口职业构成．体 育人口文化构成．体育人口民族构成．体育人口的城乡构成．体育人口 年龄构成．体育人口的平均年龄．体育人口老年系数．体育人口平均增 则逐步删除隐含层节点 直至合适为止 考虑到单隐含层网 长率．体育人Ｉ＝１增长率．体育人Ｅｌ增长量［６１。所以确定输入层的神经元 定的要求，络的非线性映射能力较弱，对于相同的问题，为了达到预定的映射关 个数为１１。 隐含层节点要多一些，以增加网络的可调参数。④输出层节点数ｋ 输出层：该层输出为体育人口总数 所以如图１所示可确定输出层 系，的确定。由于该网络输出的结果只有一个指标，即体育人口 的神经元个数为１。 隐含层：隐含层是该网络拓扑结构的核心。隐含层神经元的数目直 ４结论与建议 接影响到网络的质量，所以通过对隐含层不同个数神经元的反复实验 对比其网络效果和收敛情况撮终得出隐含层神经元个数 （１）人工神经网络良好的自学习、自适应性。用于解决物理模型与 ３．２ ＢＰ神经网络体育人口增长预测模型的ＭＡＴＬＢ实现 数学表达式均未知的复杂非线性问题．具有其独特优势 运用 ＢＰ神经网络在工程领域应用广泛并且十分幸运的是人们已经开 ＭＡＴＬＡＢ神经网络工具箱．又免去了繁琐的编程工作应用人员只需了 发了软件包．能够方便快捷的进行计算，这使得ＢＰ神经网络体育人口 解学习训练函数的调用方法．从而节省了程序设计和调试所需时间．大 故而更为人们所愿意采用。（２）本文将基于ＭＡＴＬＡＢ下的 增长预测模型的实现变得十分方便．简单。因此本文重点不在于介绍 大提高工效，ＢＰ神经网络的数学理论．重在介绍ＭＡＴＬＡＢ环境下利用神经网络工 ＢＰ网络运用于体育人口预测理论中．说明运用ＢＰ神经网络进行体育 具箱进行体育人口增长进行预测的操作步骤 人口预测是可行的，值得进一步的研究和实践。（３）体育人口预测研究 ＭＡＴＬＡＢ环境下的神经网络工具箱是以人工神经网络理论为基 是国家制定体育人口发展目标有关政策的基础．对国民经济计划和社 础．利用ＭＡＴＬＡＢ语言构造出许多典型神经网络的激活函数、各种典 会战略目标的决策具有重要的参考价值 目前人口与体育的研究重点 型的修正网络权值规则和网络的训练过程 这样．网络的设计者可根 普遍放在体育人口的概念和定性关系的问题上 而人口数量，特别是具 体到体育人口预测的研究至今还没有引起足够的重视．本文的研究补 据自己的需要调用工具箱中有关神经网络的设计与训练的程序．免去 了繁琐的编程过程从而大大地提高效率和质量。ＭＡＴＬＡＢ７所对应的 充了这方面的研究 由于本文所采用的体育人口的判断标准的相关统 神经网络工具箱ｖ ４．０．３内容非常丰富。包含了很多现有的神经网络 计数据十分的缺乏．故本模型无法进行实例预测，这是本文的遗憾之 处．如果相关的统计人员能够给出可靠的体育人口测度指标的相关数 新成果和大量的演示实例 ＢＰ神经网络体育人口增长预测模型的 ＭＡＴＬＢ实现操作步骤： 据，那么就能进行实例预测，因此，值得我们进一步研究和实践。● （１）样本空间结构构建。由于研究所采用的体育人口的判断标准 的相关统计数据十分的缺乏．甚至与体育人口有关的统计数据也十分 【参考文献】 中国体育人口活动动因的主成分分析［Ｊｌｌ成都体育学院学报，２００２，２８ 缺乏．这也是今后进行统计研究的重要任务 故本模型无法进行实例 ［１］仇军．（６）． 预测，在此，只能阐述具体操作步骤．待到有了相关可靠的统计数据方 ［２］仇军．体育人口测度指标的功能、特征及其体系构建ｌ Ｊｌｌ上海体育学院学报， 能进行预测 假设计算的是根据某地区现有的体育人口状况的统计资 ２００４，２８（４）：７—９． 料．既是根据文献 得到的体育人口测度指标体系共有１１个指标的相 ［３］方子云ｌ７Ｋ资源保护工作手册【Ｍ】南京：河海大学出版社，１９８８． 关准确的统计数据 ［４］吴劲军．基于ＢＰ神经网络的人口预测模型研究【Ｊ＿．统计与信息论坛，２００４，１９ （２）指标数据的量化、规范化、同趋化处理。在指标体系中，能够填 （２）：４４—４６． 写具体数值的定量指标则填写具体数值．而对于那些有具体语言或模 ［５］阎平凡，张长水．人工神经网络与模拟进化计算［Ｍ］．北京：清华大学出版社， 糊语言描述的定性指标（如体育人口职业构成、体育人口文化构成 ２００３：２５—６５． 等），要进行量化处理．量化处理采用五级打分发来区分对体育人口的 ［６］陈涛．基于神经网络的人口增长多变量时间序列预测模型ｆ Ｊ１ｌ宜宾学院学报， 影响程度。由于指标体系中各指标之间存在着量纲、数量级的不同等 ２００８（１２）：２７—２８． 问题，并且既有定性指标又有定量指标，为使各指标在整个系统中具有 作者简介：刘望（１９５９一），男，湖南长沙人，副教授，主要从事体育人文社会 增长的指标一般归为三种，正向指标ｆ越大越好）、反向指标ｆ越小越好）、 学方面研究 导，实验中初选隐节点数 ｑ可按ｈ ／丽 厂＋。式确定大致范围ｆ式中 ｈ为隐含层节点数，Ｎ为输人层节点数，Ｏ为输出层节点数．ａ为Ｏ～１０之 间的整数）。在建立网络时对于隐含层节点的增减可按以下方法进行： 构造法即先设置较少的隐含层节点数，若网络输出误差不符合设定的 要求，则逐渐增加节点数。直到网络的误差不冉有明显的减小为止：删 除法即先给网络一个较大的隐含层节点数，若网络输出误差不符合设 可比性应将定性指标进行定量化处理 具体来讲反映影响体育人口 区间型指标（指标值在某数附近），必须将它们量化为闭区间『０，ｌ１上的无 量纲的指标属性值，利用效应系数对其进行规范化和同趋化处理 ［责任编辑：汤静］