【摘要】：隨著信息化技術的快速發(fā)展,數(shù)據(jù)挖掘已經(jīng)在許多體育項目中廣泛應用,能夠幫助運動員和教練員提升訓練質量,提高比賽水平,而在自行車運動領域的相關應用研究還較少。自行車運動員的訓練負荷能力和其身體機能狀態(tài)有著復雜的關系,為了挖掘其中的數(shù)據(jù)關聯(lián),從而指導自行車運動的科學訓練及人才培養(yǎng),本文借助國家自行車隊積累的數(shù)據(jù)進行研究,提出了自行車運動員訓練負荷預測模型,并將預測模型應用在“自行車隊訓練分析系統(tǒng)”中。這對于提高我國自行車運動的競技水平和運動員訓練效果有著重要意義。為了使運動員的訓練安排合理有效,本文構建了自行車運動員訓練負荷預測模型。通過對數(shù)據(jù)的分析,本文選取了最大攝氧量、功能閾值功率、血氧飽和度等25個影響訓練負荷能力的關鍵因素。由于眾多因素和預測結果之間是非線性關系,本文將BP神經(jīng)網(wǎng)絡作為模型的基本算法,并使用改進了選擇算子的自適應遺傳算法確定BP神經(jīng)網(wǎng)絡的初始權值和閾值。通過實驗分析,該優(yōu)化方法提高了網(wǎng)絡的全局尋優(yōu)能力,模型的準確率達到了93.28%。為了將訓練負荷預測模型應用到自行車隊的工作中,使用web技術開發(fā)了自行車隊訓練分析系統(tǒng)。教練員和運動員可以通過系統(tǒng)對運動員訓練負荷結果進行預測,根據(jù)預測結果對訓練安排進行評估和調(diào)整,避免過量訓練對運動員造成的危害。系統(tǒng)還具備數(shù)據(jù)可視化功能,能夠將數(shù)據(jù)以圖像形式展示出來。
【圖文】：

圖 4.3 加載 Echart 的主要代碼過雷達圖可以直觀的看出兩個運動員身體素質之間的差異，，如圖 張磊的最大攝氧量高，說明他具有更好的有氧運動能力。通過柱狀比在同樣的訓練中兩個運動員表現(xiàn)的差異，如圖 4.5 所示，張磊在度、平均功率要比其他兩人高。通過折線圖可以看出運動員在一段化數(shù)據(jù)的變化規(guī)律，王一博在 2018 年 6 月份的血常規(guī)檢測中血和中性粒細胞變化如圖 4.6 所示。

運動員訓練對比柱狀圖
【學位授予單位】：鄭州大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：G872.3

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本文編號：2667654