|
|
طراحی مدل پیشبینی و تعیین سطح ورزش حرفهای در آجا با استفاده از سیستم استنتاج فازی عصبی- تطبیقی (anfis)
|
|
|
|
|
نویسنده
|
عالی نژاد امیرحمزه ,آیینی محمدامین
|
منبع
|
علوم و فنون آبخاكي - 1401 - دوره : 3 - شماره : 1 - صفحه:13 -27
|
چکیده
|
داشتن سطح مطلوبی از شاخصهای ورزش حرفهای، در یک سازمان نشاندهندهی توانمندی آن سازمان برای کسب رتبههای برتر در ورزش حرفهای است. اما لازمه این کار، آگاهی از مقادیر هریک از این شاخصها بهصورت دقیق است. یکی از سازمانهای بزرگ و قدیمی در هر کشوری ارتشهای آن کشور هستند که آمادگی رزمی و داشتن سطح مطلوبی از شاخصهای ورزش حرفهای برای آنان حائز اهمیت است. هدف اصلی این تحقیق ارائه مدلی برای تعیین و پیشبینی سطح یا مقدار ورزش حرفهای در ارتش با رویکرد استنتاج فازی عصبی تطبیقی است. سیستم استنتاج فازی عصبی – تطبیقی (anfis) روش مناسبی برای حل مسائل غیرخطی است. این روش ترکیبی از استنتاج فازی و شبکه عصبی مصنوعی است که از توانایی هر دو بهره میبرد. جامعه آماری خبرگان این تحقیق در فرایند استخراج مولفهها و شاخصهای مدل مفهومی، شامل 19 نفر از مدیران و صاحبنظران حوزه مدیریت ورزشی شاغل در ارتش است که با روش نمونهگیری قضاوتی و در دسترس انتخاب شدهاند همچنین نمونه آماری برای تدوین مدل، اماکن ورزشی ارتش مستقر در تهران است. باتوجه به روش تحلیل عاملی تایید، تعداد 14 شاخص مورد تایید قرار گرفت که براساس این شاخصها، تعداد 190 مورد ارزیابی از اماکن ورزشی توسط خبرگان انجام و این اطلاعات بهعنوان دادههای خام مدل استنتاج فازی توسط نرمافزار matlab برای فرایند مدلسازی مورد استفاده قرار گرفت. در ارزیابی عملکرد مدل، از پارامترهای مجذور میانگین مربعات خطا (rmse)، درصد خطای نسبی (ε)، میانگین خطای مطلق (mae) و ضریب تبیین (r2) استفادهشده است که به ترتیب مقادیر 009/0، 02/0 درصد، 0104/0 و 99/ بهدستآمده است و نشانگر دقت و قابلیت اعتماد به مدل است. این پژوهش ازنظر هدف، کاربردی و با توجه به روش گردآوری دادهها از نوع پیمایشی است. خروجی این پژوهش، ﻳﻚ ﺳﻴﺴﺘﻢ اﺳﺘﻨﺘﺎج ﻓﺎزی هوشمند(anfis) است.
|
کلیدواژه
|
ورزش حرفهای، آجا، سیستم استنتاج فازی عصبی-تطبیقی
|
آدرس
|
دانشگاه امام علی(ع), دانشکده مدیریت, ایران, دانشگاه لرستان, دانشکده علوم اقتصادی و اداری, ایران
|
پست الکترونیکی
|
aeeni.mo@fc.lu.ac.ir
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Designing a Model for Predicting and Determining the Level of Professional Exercise in AJA Using Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS)
|
|
|
Authors
|
Alinejad Amir Hamzehe ,Aeeni Mohamad Amin
|
Abstract
|
Having a desirable level of professional sports indicators in an organization shows the ability of that organization to achieve top rankings in professional sports. But it is necessary to know the values of each of these indicators accurately. One of the largest and oldest organizations in any country are the armies of that country, for which combat readiness and having a desirable level of professional sports are important. The main purpose of this study is to provide a model for determining and predicting the level or amount of professional sports in the military with a neuroadaptive fuzzy inference approach. Adaptive Neuro fuzzy inference system (ANFIS) is a good way to solve nonlinear problems. This method is a combination of fuzzy inference and artificial neural network that takes advantage of both capabilities. The statistical population of the experts of this research in the process of extracting the components and indicators of the conceptual model includes 19 managers and experts in the field of sports management working in the army who have been selected by judgmental and available sampling method. It is Tehran. According to the validation factor analysis method, 14 indicators were confirmed, based on which 190 evaluations of sports venues were performed by experts and this information was used as raw data of fuzzy inference model by MATLAB software for the modeling process In evaluating the performance of the model, the squared parameters of mean square error (RMSE), relative error percentage (ε), mean absolute error (MAE) and coefficient of determination (R2) have been used. which are 0.009, 0.02%, 0.0104 and 0.99 respectively. These values indicate the accuracy and reliability of the model. This research is applied in terms of purpose and survey type according to the data collection method. The output of this study is intelligent model (ANFIS).
|
Keywords
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|