深入研究数据库：使用主成分分析优化女子短池游泳的表现预测 ...
中文游泳文献
2025-7-3 20:38
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摘要
研究目的：本研究旨在通过主成分分析（PCA）和多重回归优化女子短池游泳的表现预测。研究追求三个主要目标：首先，识别适用于短池自由泳不同距离的关键表现指标（KPIs）；其次，构建一个精确的表现预测模型；第三， ...
本研究旨在通过主成分分析（PCA）和多重回归优化女子短池游泳的表现预测。研究追求三个主要目标：首先，识别适用于短池自由泳不同距离的关键表现指标（KPIs）；其次，构建一个精确的表现预测模型；第三，提供一个实用工具，使教练员和运动员能够基于这些已识别的KPIs准确预测比赛表现和个人潜力。实验方法：对2019年欧洲短池游泳锦标赛中所有女子自由泳比赛的数据进行回顾性分析。使用视频分析评估各种已建立的表现指标。数据收集：使用十二摄像机系统监测所有比赛，并通过手动后期处理确定分段时间、划水率、每次划水的距离等。数据分析：计算自由泳速度（FSS）、划水率（SR）、每次划水的距离（DPS）等，并使用PCA减少冗余变量，随后进行多重线性回归分析，以游泳时间为标准。统计分析：使用SPSS Statistics进行分析，包括计算协方差矩阵、Kaiser-Meyer-Olkin测量、Bartlett球形度检验等，以确定数据适合性，并采用正交旋转（varimax）提高因子的可识别性和可解释性。PCA结果：确定了与游泳表现数据变化最相关的因素，如自由泳速度（FSS）和转身前5米的时间（in5）。多重回归分析：揭示了不同比赛距离的关键表现指标，如800米、400米和200米比赛中的FSS和in5时间，以及50米和100米比赛中的出发表现。预测模型稳定性：使用K折交叉验证技术评估模型稳定性，结果显示原始模型与交叉验证后的模型在标准误（SEE）和决定系数（R²）方面的差异很小，表明模型稳定。预测与实际表现的一致性：Bland和Altman分析显示预测和实际游泳表现之间有很强的一致性，所有比赛距离的平均偏差都小于0.1秒。关键表现指标：自由泳速度（FSS）和转身表现是长距离比赛中的关键表现指标，而出发表现在短距离比赛中显得尤为重要。实用工具：开发的“潜力预测器”（Potential Predictor）工具可以帮助教练员和运动员根据KPIs准确预测比赛时间，并评估特定KPI变化对比赛时间的影响。训练和比赛策略：通过PCA和多重回归分析，教练员可以获得有价值的工具来发现个别潜力，并使基于数据的决策制定在运动员训练中得到加强。性别和比赛类型的考虑：研究指出，KPIs和预测方程可能因长池游泳、不同泳姿和男性运动员而有所不同，因此在使用这些数据预测游泳表现时应谨慎。整体而言，这项研究通过科学的方法为女子短池游泳的表现预测提供了实证基础，并为教练员和运动员在训练和比赛中的决策提供了实用的数据支持工具。
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