利用BP神经网络预测国内男子跳高运动员的成绩。通过分析运动员的多项身体素质指标，并使用MATLAB进行神经网络训练，最终实现了对未知运动员跳高成绩的有效预测。
今天聊聊 神经网络模型预测步骤_神经网络预测值范围
1.具体应用实例。根据表2，预测序号15的跳高成绩。
表2 国内男子跳高运动员各项素质指标
| 序号 |
跳高成绩() |
30行进跑(s) |
立定三级跳远() |
助跑摸高() |
助跑4—6步跳高() |
负重深蹲杠铃() |
杠铃半蹲系数 |
100 (s) |
抓举 () |
| 1 |
2.24 |
3.2 |
9.6 |
3.45 |
2.15 |
140 |
2.8 |
11.0 |
50 |
| 2 |
2.33 |
3.2 |
10.3 |
3.75 |
2.2 |
120 |
3.4 |
10.9 |
70 |
| 3 |
2.24 |
3.0 |
9.0 |
3.5 |
2.2 |
140 |
3.5 |
11.4 |
50 |
| 4 |
2.32 |
3.2 |
10.3 |
3.65 |
2.2 |
150 |
2.8 |
10.8 |
80 |
| 5 |
2.2 |
3.2 |
10.1 |
3.5 |
2 |
80 |
1.5 |
11.3 |
50 |
| 6 |
2.27 |
3.4 |
10.0 |
3.4 |
2.15 |
130 |
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