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基于神经网络的游泳竞争性能建模和预测

中文游泳文献 2025-7-3 15:17 6人浏览 0人回复

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摘要

总体概要该研究使用人工神经网络（多层感知器）来预测一名顶级女性游泳选手在2000年悉尼奥运会200米仰泳决赛中的表现。通过分析运动员赛前19场比赛和训练数据，研究人员展示了非线性数学方法如何精确模拟竞技表现， ...

总体概要

该研究使用人工神经网络（多层感知器）来预测一名顶级女性游泳选手在2000年悉尼奥运会200米仰泳决赛中的表现。通过分析运动员赛前19场比赛和训练数据，研究人员展示了非线性数学方法如何精确模拟竞技表现，预测误差仅为0.05秒。文章强调了神经网络在处理生物适应性这一复杂非线性问题上的潜力，以及其在训练监控和优化中的应用价值。

核心要点

研究目的：

展示使用神经网络（多层感知机）预测精英女性游泳运动员在2000年悉尼奥运会200米仰泳决赛中的表现。

数据来源：

数据包括运动员在奥运会前19场比赛的200米仰泳成绩和比赛前4周的训练输入数据。

模型构建：

使用了具有10个输入神经元、2个隐藏神经元和1个输出神经元的多层感知机。
由于数据量不足，利用另一名运动员的数据进行预训练。

模型验证方法：

采用“留一法”（leave-one-out）验证模型，计算预测误差。

预测结果：

预测误差仅为0.05秒，实际总时间是2:12.64分钟。

分析方法：

分析了赛前两周的减量期（模型A）和高强度训练期（模型B）对成绩的影响。

比较与线性回归分析：

神经网络模型的预测误差远低于线性回归分析，支持非线性适应行为的观点。

应用潜力：

成功的神经网络模型可以模拟运动员在不同训练负荷下的潜在性能响应，有助于优化训练计划。

局限性与未来工作：

模型的成功依赖于足够的数据集和相似的适应行为。
增加更多训练类别或隐藏层神经元可能降低预测误差，但需要更多数据支持。

结论：

神经网络为复杂非线性的生理适应提供了有效的建模工具，并可能推动运动科学中对训练适应的新理解。

段落概要

Introduction

文章介绍部分提到，通过分析训练过程和生理适应，研究旨在利用神经网络精确预测精英游泳运动员的比赛表现，以解决数据量小的问题，并支持训练适应的协同方法。

Methods

Methods 部分介绍了通过收集一位顶级女子游泳运动员95周的训练和比赛数据，运用人工神经网络来模拟和预测运动员（200米仰泳）在2000年悉尼奥运会的比赛表现。研究分为三个分析：赛前2周的减量期影响（模型A）、赛前3-4周的高强度训练期影响（模型B）以及一个综合模型。通过多层感知机进行建模，使用另一个运动员的数据进行预训练，并采用“留一法”验证模型的准确性。