【摘要】：目的:目前我國有關(guān)能量消耗的研究大部分圍繞簡單的中、低強度的周期性體力活動展開,鮮少涉及到高強度復(fù)雜的體力活動,且有關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對體力活動能量消耗的預(yù)測應(yīng)用較少,本研究通過對不同佩戴部位的加速度計原始數(shù)據(jù)的處理,建立不同佩戴部位的線性回歸模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,并對相同、不同佩戴部位的兩個模型進行橫向的比較,以尋找出最優(yōu)化的預(yù)測模型,從而豐富加速度計的測量領(lǐng)域,讓其更好地為運動實踐服務(wù)。方法:本次研究采用測量法,受試者在4個部位(優(yōu)勢和非優(yōu)勢手腕外側(cè)、髖部右側(cè)和右腳踝外側(cè))佩戴4個Actigraph GT3X加速度計(簡稱GT3X),在胸前佩戴1個Cosmed K4b~2氣體代謝能耗分析儀(簡稱K4b~2),通過大屏幕播放的已剪輯好的高強度健身操視頻,除去熱機準備和熱身時間,受試者進行時長為9分鐘的高強度復(fù)雜運動(本研究選擇健身操作為典型代表)。使用SPSS 22.0建立一般線性回歸模型,通過SPSS Modeler18.0建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,并使用Bland-Altman方法和比較RMSE等指標對兩個預(yù)測模型進行預(yù)測準確性檢驗。結(jié)果:(1)運動過程中身體形態(tài)學指標與能量消耗EE的相關(guān)性分析中,體重指標與EE的相關(guān)性最高,建模組r=0.505(p0.01),驗證組r=0.41(p0.01);4個佩戴部位的加速度計VM值和HR與K4b~2能量消耗的EE、METs的相關(guān)性分析中,4個部位的VM值與EE、METs的相關(guān)性都很顯著(p0.01),其中優(yōu)勢手腕的相關(guān)性最為顯著,HR與EE、METs的相關(guān)性最強,與EE的相關(guān)性為0.486(p0.01),與METs的相關(guān)性為0.502(p0.01)。(2)本研究構(gòu)建的四個部位線性回歸預(yù)測方程如下:非優(yōu)勢手腕EE=0.000014VM+0.135體重+0.004HR-1.071腳踝EE=0.000025VM+0.135體重+0.004HR-1.157腰部EE=0.000029VM+0.135體重+0.003HR-0.674優(yōu)勢手腕EE=0.000024VM+0.133體重+0.004HR+0.187非優(yōu)勢手腕調(diào)整后R~2=0.519,腳踝調(diào)整后R~2=0.521,腰部調(diào)整后R~2=0.518,優(yōu)勢手腕調(diào)整后R~2=0.522。(3)本研究構(gòu)建出的四個部位的三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型初始學習率為0.05,動量常量設(shè)為0.5,誤差率設(shè)為0.001,模型如下:非優(yōu)勢手腕13-9-1三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型(R~2=0.808)腳踝13-9-1三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型(R~2=0.796)腰部13-13-1三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型(R~2=0.771)優(yōu)勢手腕13-8-1三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型(R~2=0.795)(4)線性回歸模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型實測值與預(yù)算值的一致性檢驗中,在B-A圖中,不同模型不同部位的各散點都基本落在±1.96SD之間,非優(yōu)勢手腕、腳踝、腰部和優(yōu)勢手腕這4個部位的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和線性回歸模型均有良好的預(yù)測能力。(5)通過計算不同部位預(yù)測值的RMSE、MAPE和BIAS指數(shù)并進行橫向比較,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型非優(yōu)勢手腕、優(yōu)勢手腕、腳踝和腰部這4個部位的RMSE和MAPE均低于線性回歸模型,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RMSE指數(shù)分別為:0.98、2.85、1.05和1.16,線性回歸模型的RMSE指數(shù)分別為:1.65、4.7、1.64、1.7,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的優(yōu)勢手腕和腰部的BIAS指數(shù)也明顯低于線性回歸模型,從整體誤差上來看,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的誤差更小。結(jié)論:(1)本研究構(gòu)建的四個部位的線性回歸能量消耗方程具有較高擬合度,在預(yù)測運動能量消耗方面具有較高的準確度,可應(yīng)用于大多高強度復(fù)雜運動能量消耗的監(jiān)測。(2)本研究構(gòu)建的四個部位的三層神經(jīng)模型具有很高的擬合度,準確性優(yōu)于一般線性回歸模型,能夠準確預(yù)測高強度復(fù)雜運動的能量消耗,經(jīng)驗證其在預(yù)測運動能量消耗方面具有很高的準確性,為最優(yōu)化的預(yù)測模型。
【圖文】：

3.2.2 測量法3.2.2.1 測試方案選取若干名受試者進行預(yù)測試，目的在于完善實驗方案和步驟。正式測四川師范大學體育學院實驗中心進行，，所有測試在 1 個月內(nèi)完成，均在白天進實驗前利用體脂成份測試儀和身高體重測試儀對受試者進行身高、體重脂率等基本信息的采集。測試前受試者在視頻指導(dǎo)下進行 20 分鐘的提前學習，健身操視頻中包礎(chǔ)動作的教學，這也為受試者提供了一個提前學習和預(yù)測不同動作的機會，續(xù)的實驗中也能夠消除受試者不適應(yīng)運動節(jié)奏的影響。熱身休息至少 15 分鐘，心率到達平穩(wěn)狀態(tài)后，實驗員對受試者進行便氣體分析儀 K4b2和加速度計 GT3X 的佩戴，分別在受試者優(yōu)勢手腕外側(cè)和勢手腕外側(cè)、髖部右側(cè)（髂前右上脊）和腳踝外側(cè)佩戴 GT3X 加速度計，具戴位置如圖 3.1。

23圖 3.2 測試環(huán)境區(qū)域示意圖和實況圖3.2.2.3 測試活動本次測試所采用的高強度復(fù)雜運動為健身操，它融合了體育、舞蹈、健美操、韻律體操等多種運動形式，包含了上下肢、軀干、頭頸、足踩和髖部動作，身體各部位在運動過程中能夠得到充分的施展，同時，又不同于有身體對抗的其他運動種類如籃球、武術(shù)等，因此，在測試過程中不會因為有“對手”的干擾而造成數(shù)據(jù)的不穩(wěn)定。本次測試所選取的健身操視頻來源于 keep 軟件中已有的“高強度燃脂健身操”，時長共計 9min，在預(yù)測試期間已通過受試者心率和的 MET 的監(jiān)測來確定其達到高強度，視頻中包含的主要動作有：原地開合跳、快速高抬腿、彈踢腿跳、弓步跳等。3.2.2.4 儀器設(shè)備（1）身高體重測試儀（恒康佳業(yè) HK6000-ST，如圖 3.3）采用恒康佳業(yè) HK6000-ST 身高體重儀測量受試者身高和體重，該設(shè)備體重量程為 5.0kg-150kg，精確到 0.1kg
【學位授予單位】：四川師范大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：G804.2

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本文編號：2592877