摘 要：為了提高體育產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)精準挖掘和量化分析能力，本文提出基于時間序列的體育產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)精準挖掘模型構建方法。采用全局穩(wěn)態(tài)特征融合方法實現(xiàn)對體育產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)分布式時間序列模型構建，采用統(tǒng)計量化融合分析方法實現(xiàn)體育產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)特征量化空間轉換，通過模糊解析控制方法，挖掘體育產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)的關聯(lián)分布熵。采用輸出增益穩(wěn)態(tài)分析方法，構建體育產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)挖掘的線性解析參數(shù)分析模型，采用二乘規(guī)劃和線性融合方法，實現(xiàn)對體育產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)挖掘的內源融合和參數(shù)控制，結合模糊聚類實現(xiàn)對體育產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計特征線性聚類處理。結合稀疏性的特征匹配調度模型，構建體育產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)挖掘的時間融合序列，通過時間序列重構，實現(xiàn)對體育產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)的精準挖掘。仿真結果表明，采用該方法進行體育產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)挖掘的精準度較高，特征匹配度較高，降低了體育產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)挖掘的擾動誤差。

　　關鍵詞：時間序列;體育產(chǎn)業(yè);數(shù)據(jù);精準挖掘;數(shù)據(jù)聚類

　　0 引言

　　隨著體育產(chǎn)業(yè)融合式發(fā)展，在信息化環(huán)境下實現(xiàn)對體育產(chǎn)業(yè)的進一步結構化融合調度，構建體育產(chǎn)業(yè)的大數(shù)據(jù)融合和特征性挖掘模型，根據(jù)體育產(chǎn)業(yè)的信息分布，結合統(tǒng)計分析和融合調度方法，建立體育產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)精準挖掘模型，提高體育產(chǎn)業(yè)的大數(shù)據(jù)共享和信息調度能力，從而提升體育產(chǎn)業(yè)的結構化融合發(fā)展能力，相關的體育產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)精準挖掘模型研究在體育產(chǎn)業(yè)的優(yōu)化升級和融合方面具有重要意義[1]。

　　對體育產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)精準挖掘模型研究是建立在對體育產(chǎn)業(yè)大數(shù)據(jù)鏈特征分析基礎上，通過大數(shù)據(jù)鏈分析和特征優(yōu)化重組，建立體育產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)的特征鏈結構分析模型，通過空間信息融合和量化特征解析控制，建立符合體育產(chǎn)業(yè)發(fā)展需求的綠色產(chǎn)業(yè)鏈[2]，在大數(shù)據(jù)和云平臺分析環(huán)境下，實現(xiàn)體育產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)精準挖掘模型設計，提高體育產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)精準挖掘能力。在傳統(tǒng)方法中，對體育產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)精準挖掘模型設計方法主要有向量回歸分析方法、空間信息融合方法、統(tǒng)計分析方法和模糊度檢測方法等，構建體育產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)挖掘的統(tǒng)計分析模型，結合回歸分析，實現(xiàn)對體育產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)精準挖掘，但傳統(tǒng)方法進行體育產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)挖掘的精準度不高[3-5]。針對傳統(tǒng)方法存在的弊端，本文提出基于時間序列的體育產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)精準挖掘模型構建方法。首先采用全局穩(wěn)態(tài)特征融合方法實現(xiàn)對體育產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)分布式時間序列模型構建，采用統(tǒng)計量化融合分析方法實現(xiàn)體育產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)特征量化空間轉換，通過模糊解析控制方法，挖掘體育產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)的關聯(lián)分布熵。采用輸出增益穩(wěn)態(tài)分析方法，然后構建體育產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)挖掘的線性解析參數(shù)分析模型，采用二乘規(guī)劃和線性融合方法，實現(xiàn)對體育產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)挖掘的內源融合和參數(shù)控制，結合模糊聚類實現(xiàn)對體育產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計特征線性聚類處理。結合稀疏性的特征匹配調度模型，構建體育產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)挖掘的時間融合序列，通過時間序列重構，實現(xiàn)對體育產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)的精準挖掘。最后進行仿真測試分析，展示了本文方法在提高體育產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)精準挖掘能力方面的優(yōu)越性能。

　　1 體育產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)空間分布結構和統(tǒng)計量化融合分析

　　1.1 體育產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)空間分布結構

　　為了實現(xiàn)基于時間序列的體育產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)精準挖掘模型構建，采用全局穩(wěn)態(tài)特征融合方法實現(xiàn)對體育產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)分布式時間序列模型構建，結合兩個體育產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)存儲中心節(jié)點引出的屬性組，構建體育產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)的底層數(shù)據(jù)模塊，結合語義本體融合[6]，構建體育產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)空間分布結構模型，如圖1所示。

　　在圖1所示的體育產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)空間分布結構模型中，采用空間分布結構特征匹配方法[7]，得到體育產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)空間分布的兼容性特征分布概念集為：

　　根據(jù)上述分析，得到體育產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)空間分布結構模型，結合大數(shù)據(jù)融合，實現(xiàn)對體育產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)空間分布結構重組和數(shù)據(jù)挖掘。

　　1.2 體育產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計量化融合分析

　　采用統(tǒng)計量化融合分析方法實現(xiàn)體育產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)特征量化空間轉換，通過模糊解析控制方法，挖掘體育產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)的關聯(lián)分布熵?啄，得到體育產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)的關聯(lián)評價的深度學習模型為：

　　2 體育產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)精準挖掘模型優(yōu)化

　　2.1 體育產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)挖掘的線性解析

　　采用輸出增益穩(wěn)態(tài)分析方法，構建體育產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)挖掘的線性解析參數(shù)分析模型，采用二乘規(guī)劃和線性融合方法，得出概念圖CR的中心參數(shù)，通過聯(lián)合參數(shù)識別，實現(xiàn)對體育產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)挖掘的內源融合和參數(shù)控制[10]，得到體育產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)挖掘的相似度計算公式可定義如下：

　　提取體育產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)的語義本體特征量，構建體育產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)挖掘的線性規(guī)劃模型，得到體育產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)挖掘的模糊閾值控制參數(shù)。根據(jù)兩個概念與的語義相似度分布，得到節(jié)點i，從頂級概念類別中，利用最大擴充相容分布，根據(jù)內源融合控制，實現(xiàn)體育產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)挖掘的線性解析[12]。

　　2.2 體育產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)挖掘優(yōu)化輸出

　　結合模糊聚類實現(xiàn)對體育產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計特征線性聚類處理。結合稀疏性的特征匹配調度模型，構建體育產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)挖掘的時間融合序列，建立體育產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)回歸分析模型，結合模糊信息融合特征提取的方法，得到體育產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)挖掘的最短路徑尋優(yōu)控制模型為：

　　綜上分析，結合稀疏性的特征匹配調度模型，構建體育產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)挖掘的時間融合序列，通過時間序列重構，實現(xiàn)對體育產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)的精準挖掘，實現(xiàn)流程如圖2所示。

　　3 實驗測試分析

　　為了驗證本文方法在實現(xiàn)體育產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)挖掘精準挖掘中的應用性能，采用SPSS和Visual C++ 進行仿真測試分析，設定遞歸分析的迭代次數(shù)為240，相似度分布系數(shù)為0.18，語義相似度為0.89，樣本數(shù)為7，各組樣本的體育產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)測試集和訓練集的匹配系數(shù)見表1。

　　根據(jù)上述參數(shù)設定，設定測試指標，實現(xiàn)體育產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)的精準挖掘的性能分析，測試指標分為體育產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)挖掘的可靠度百分差為：

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