目的:本研究以25名國家二級男性游泳運(yùn)動員為研究對象,通過遞增負(fù)荷運(yùn)動測試收集22項(xiàng)心肺功能數(shù)據(jù),采用Mantle檢驗(yàn)和多元線性回歸分析相結(jié)合的方法,探究影響攝氧量（VO2）的心肺功能指標(biāo);利用偏相關(guān)分析和貝葉斯線性回歸分析相結(jié)合的方法分析與最大攝氧量（VO2max）密切相關(guān)的心肺功能參數(shù),篩選VO2max響應(yīng)最優(yōu)的4種參數(shù)模型組合;基于4種最優(yōu)的參數(shù)模型組合采用多元線性回歸分析構(gòu)建VO2max預(yù)測模型,并通過模型間比較分析不同模型性能下VO2max響應(yīng)的心肺功能參數(shù)組合,進(jìn)一步探究影響VO2max的心肺功能參數(shù);綜合分析VO2和VO2max影響因素的一致性和差異性,為專業(yè)游泳運(yùn)動員的日常訓(xùn)練、體能監(jiān)測、人才選拔等提供理論依據(jù),為其他耐力性運(yùn)動項(xiàng)目關(guān)于攝氧量和最大攝氧量的研究提供科學(xué)支持。方法:本研究針對性地選取25名山西某高校國家二級男性游泳運(yùn)動員作為受試者,通過Monark型功率自行車和Quark b2型心肺功能儀進(jìn)行遞增負(fù)荷直至力竭的運(yùn)動測試,獲取運(yùn)動測試過程中22項(xiàng)運(yùn)動心肺功能參數(shù)（含VO2）的數(shù)據(jù),并對所有數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。（1）將每位受試者標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)均重采樣為120個(gè)... 

【文章來源】：山西大學(xué)山西省

【文章頁數(shù)】：79 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

受試者VO2變化趨勢

遞增負(fù)荷運(yùn)動下攝氧量與心肺功能的關(guān)聯(lián)性研究34圖3.3與顯著偏相關(guān)的11項(xiàng)運(yùn)動性指標(biāo)和4種非運(yùn)動性指標(biāo)的箱線圖3.2.3貝葉斯線性回歸分析結(jié)果基于與VO2max顯著偏相關(guān)的11項(xiàng)運(yùn)動性指標(biāo)和4種非運(yùn)動性指標(biāo)構(gòu)建貝葉斯線性回歸模型，獲得共計(jì)65535種參數(shù)組合；通過計(jì)算貝葉斯因子效應(yīng)值（各參數(shù)組合下貝葉斯因子值與最大貝葉斯因子值的比率）來評估各參數(shù)組合的優(yōu)劣。貝葉斯因子效應(yīng)值介于0~1之間，越接近1代表該參數(shù)組合模型與最優(yōu)組合模型差異越校提取的前6種最優(yōu)參數(shù)模型組合如圖4所示，其中最優(yōu)參數(shù)組合Bayesbest(VO2/HR+METS+Weight)、Bayes2nd(VO2/Kg+VO2/HR+Weight)、Bayes3rd(VE+VO2/HR+METS+Weight)、Bayes4th(VE+VO2/Kg+VO2/HR+Weight)的相對最優(yōu)貝葉斯因子效應(yīng)分別值為1.00、0.9962、0.8108和0.8081（圖2），而第5種和第6種參數(shù)組合的相對最優(yōu)貝葉斯因子效應(yīng)值僅為0.1711和0.1705（圖4）。選擇前四種最優(yōu)參數(shù)組合，這四種組合共包含了VO2/HR、METS、Weight、VO2/Kg、VE五個(gè)參數(shù)，且每種組合均包含參數(shù)VO2/HR和Weight。圖3.4基于貝葉斯線性回歸最優(yōu)6種模型參數(shù)組合的相對效應(yīng)圖

遞增負(fù)荷運(yùn)動下攝氧量與心肺功能的關(guān)聯(lián)性研究34圖3.3與顯著偏相關(guān)的11項(xiàng)運(yùn)動性指標(biāo)和4種非運(yùn)動性指標(biāo)的箱線圖3.2.3貝葉斯線性回歸分析結(jié)果基于與VO2max顯著偏相關(guān)的11項(xiàng)運(yùn)動性指標(biāo)和4種非運(yùn)動性指標(biāo)構(gòu)建貝葉斯線性回歸模型，獲得共計(jì)65535種參數(shù)組合；通過計(jì)算貝葉斯因子效應(yīng)值（各參數(shù)組合下貝葉斯因子值與最大貝葉斯因子值的比率）來評估各參數(shù)組合的優(yōu)劣。貝葉斯因子效應(yīng)值介于0~1之間，越接近1代表該參數(shù)組合模型與最優(yōu)組合模型差異越校提取的前6種最優(yōu)參數(shù)模型組合如圖4所示，其中最優(yōu)參數(shù)組合Bayesbest(VO2/HR+METS+Weight)、Bayes2nd(VO2/Kg+VO2/HR+Weight)、Bayes3rd(VE+VO2/HR+METS+Weight)、Bayes4th(VE+VO2/Kg+VO2/HR+Weight)的相對最優(yōu)貝葉斯因子效應(yīng)分別值為1.00、0.9962、0.8108和0.8081（圖2），而第5種和第6種參數(shù)組合的相對最優(yōu)貝葉斯因子效應(yīng)值僅為0.1711和0.1705（圖4）。選擇前四種最優(yōu)參數(shù)組合，這四種組合共包含了VO2/HR、METS、Weight、VO2/Kg、VE五個(gè)參數(shù)，且每種組合均包含參數(shù)VO2/HR和Weight。圖3.4基于貝葉斯線性回歸最優(yōu)6種模型參數(shù)組合的相對效應(yīng)圖

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于身高、體重及肺活量的大學(xué)一年級男生最大攝氧量推算方法研究[J]. 王念輝,洪平,蘇中軍.  中國運(yùn)動醫(yī)學(xué)雜志. 2018(03)
[2]基于BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的大學(xué)生最大攝氧量估測模型研究[J]. 孫忠偉,馬永平,馬慧敏,張冰.  中國體育科技. 2016(03)
[3]置疑最大攝氧量——測試方法與判定標(biāo)準(zhǔn)[J]. 彭莉.  體育科學(xué). 2011(07)
[4]攝氧效率斜率:評價(jià)成人心肺功能儲備的新指標(biāo)[J]. 李壽霖,孟申,陳思遠(yuǎn),張焱,雒生杰,劉杰.  中國康復(fù)理論與實(shí)踐. 2009(07)
[5]多元線性回歸的預(yù)測建模方法[J]. 王惠文,孟潔.  北京航空航天大學(xué)學(xué)報(bào). 2007(04)



本文編號：3138579