長期超負荷運動下人體特征部位損傷概率實驗分析預測

1、長期超負荷運動下人體特征部位損傷概率實驗分析預測摘要：為了提高長期超負荷運動下人體特征部位損傷概率預測能力，提出一種基于隨機概率分布模型的長 期超負荷運動下人體特征部位損傷概率實驗分析預測方法.對統(tǒng)計的長期超負荷運動下人體特征部位損傷概 率先驗信息進行回歸分析模型構建，采用描述性統(tǒng)計分析方法進行長期超負荷運動下人體特征部位損傷概 率的樣本分析，在回歸分析模型中對長期超負荷運動下人體特征部位損傷概率樣本序列進行關聯(lián)特征分解, 結合隨機概率分布模型進行長期超負荷運動下人體特征部位損傷的自動預測，采用支持向量機預測模型進 行長期超負荷運動下人體特征部位損傷概率的特征信息聚類和穩(wěn)健性檢驗處理，實現(xiàn)長期

2、超負荷運動下人 體特征部位損傷概率預測模型優(yōu)化.最后通過仿真實驗進行測試，結果表明，采用該模型進行長期超負荷運動 下人體特征部位損傷概率預測的精度較高，收斂性較好，提高了對長期超負荷運動下人體特征部位損傷概率 的預測和決策能力.關鍵詞：長期超負荷運動；人體；特征部位!損傷概率!預測在體育運動訓練中，人體的損傷是關系到運動 員健康和身體機能的重要因素，需要對長期超負荷 運動下人體特征部位損傷概率進行有效預測，結合 預測結果進行體育訓練中的易損傷部位定位檢測. 根據(jù)損傷部位檢測和損傷概率預測結果實現(xiàn)長期 超負荷運動下人體特征部位損傷概率分析，提高運 動訓練過程中的損傷診斷和預防能力，從而避免體 育

3、訓練中的損傷，為體育訓練中的損傷預防和救治 提供理論基礎.研究長期超負荷運動下人體特征部 位損傷概率預測方法在體育運動和體育醫(yī)學中具 有很好的應用價值對長期超負荷運動下的人體特征部位損傷概 率進行預測，能有效反映運動員的生理狀態(tài)特征， 從而制訂科學的訓練計劃，促進更加合理化的運動 方式的形成.傳統(tǒng)的人體特征部位損傷概率預測， 主要利用專家系統(tǒng)進行預測，采用以人工神經(jīng)元網(wǎng) 絡預測體系為主、貝葉斯動態(tài)預測體系為輔的雙重 預測方法進行長期超負荷運動下人體特征部位損 傷概率預測對長期超負荷運動下人體特征部 位損傷的整體運行狀態(tài)和變化趨勢作出判斷和預 警，結合總體狀態(tài)描述指標進行運動損傷預測，提 高預測

4、效果，但上述傳統(tǒng)方法在進行長期超負荷運 動下人體特征部位損傷概率預測時，存在精度較低 和置信度不好的問題.對此，本文提出一種基于隨機概率分布模型的 長期超負荷運動下人體特征部位損傷概率實驗分 析預測方法.首先對長期超負荷運動下人體特征部 位損傷概率先驗信息進行回歸分析模型構建，采用 描述性統(tǒng)計分析方法進行長期超負荷運動下人體 特征部位損傷概率的樣本分析，然后在回歸分析模 型中對長期超負荷運動下人體特征部位損傷概率 樣本序列進行關聯(lián)特征分解.結合隨機概率分布 模型進行長期超負荷運動下人體特征部位損傷的 自動預測，采用支持向量機預測模型進行長期超負 荷運動下人體特征部位損傷概率的特征信息聚類 和穩(wěn)

5、健性檢驗處理，實現(xiàn)長期超負荷運動下人體特 征部位損傷概率預測模型優(yōu)化.最后進行仿真實驗 分析，展示了該方法在提高長期超負荷運動下人體 特征部位損傷概率預測能力方面的優(yōu)越性.1長期超負荷運動下人體特征部位損傷概率分析及關聯(lián)特征分解1長期超負荷運動下人體特征部位損傷概1.1長期超負荷運動下人體特征部位損傷概率分 析長期超負荷運動下人體特征部位損傷概率數(shù) 據(jù)可以看作是一組概率分析樣本序列，采用概率分 析樣本序列分析方法分析長期超負荷運動下人體 特征部位損傷概率分布，進行長期超負荷運動下人 體特征部位損傷概率的分析由，采用特征方程描述 長期超負荷運動下人體特征部位損傷概率的擬合 狀態(tài)模型為：E .E

6、.1 &E(.2),，E(.B)(1)其中，0 p(a) ) , $ , V iUR1Si v 1 ；令xn+1 #xn (1 *)是一長期超負荷 運動下人體特征部位損傷概率樣本序列模型的共 軛解，滿足初始值特征分解條件U u(t) ) u(t) X ,(6 ( ()(2)ckl (1 2 ,0-1) R 0 (k 2 3)當q2 ,長期超負荷運動下人體特征部位損 傷概率信息分布滿足Bernoulli空間的(2 + 1)維連 續(xù)特征分布,其中在持續(xù)時間內(nèi)運動損傷預測的約 束條件為：*(3) ln=*(3)= 2-02!2(3)通過全局漸進穩(wěn)定性特征分解,對長期超負荷 運動下人體特征部位損傷概率

7、進行分析,得到長 期超負荷運動下人體特征部位損傷概率樣本序列 的因子主成分概率密度置信域為：3(*i,i #k )Kirkk 1expKirkk 1exp2!#k為非線性成分的統(tǒng)計量,運動損傷預測的約束 變量為：1Ck=(1Ck=(ln=* (0).0(j)k I k* (0)0(& j(& j)k 0(7)其中，*表示分類系數(shù).對得到的人體特征部位損傷概率的約束變量 分類結果進一步深化處理,以判斷損傷概率樣本序 列是否具有可預測性.將長期超負荷運動下人體 特征部位損傷概率序列特征值分解為多個數(shù)值7# , 得到損傷概率樣本序列滿足：I I(u*, D%u* )|； 0I Iucxnsc-1 C

8、 C(u。, s )I I -TIC XIIJC-1($)當Sc 1時,可得到長期超負荷運動下人體特 征部位損傷概率序列特征值,表明長期超負荷運動 下人體特征部位損傷概率樣本序列具有可預測性, 得到人體特征部位損傷概率的分布特征信息集為:T(X)(9)Ed(ai) 1p(ai) 1og2p (.(9)6*(*)(10)(6*(*)(10)(11)s.t.(15)(17)akD (% )2k!* 一#k) +as)(21) 是一個具綜上，可以得到長期超負荷運動下人體特征部 位損傷概率樣本序列關聯(lián)特征，可描述為：E(6 (*),6*(*)= 2 ( I u(x) |2 +1 | 2 ) + ! |

9、 6 (* ) I 662預測模型優(yōu)化2.1人體特征部位損傷的自動預測在對長期超負荷運動下人體特征部位損傷概 率先驗信息進行回歸分析模型構建的基礎上，進行 人體特征部位損傷的自動預測模型的優(yōu)化設計. 本文提出一種基于隨機概率分布模型的長期超負 荷運動下人體特征部位損傷概率實驗分析預測方 法，在Sobolev空間中構建長期超負荷運動下人體 特征部位損傷概率預測的回歸分析模型艾，長期超 負荷運動下人體特征部位損傷概率預測的控制目 標函數(shù)為：max*a ,b ,d ,p* a ,b 5 , p Rp2 K+2 (S)，+ - B a-M5-Dp-S12)在Banach空間中，長期超負荷運動下人體特

10、征部位損傷概率預測模型的連續(xù)函數(shù)為6：1 X IR5 + R，長期超負荷運動下人體特征部位損傷 概率預測準確性的置信度為：de*1% + de*2% (* 1 )*2)或(41 + c2%)e*(*1 =*2 = *)，在回歸 分析模型中對長期超負荷運動下人體特征部位損 傷概率樣本序列進行關聯(lián)特征分解，回歸分析模型 的特征分解值滿足：G (*1 ,*2 ,) g(,1 ,2 ,)+ j Y(*1 ,*2 ,) g y1,y2,i)*d6(13)/*( | * y | 2 + * | * y | 2)其中，：*1,*2,1,2 R，設* *是長期超負荷 運動下人體特征部位損傷概率預測模型的向量解

11、 集*0中的一個權重貢獻點，損傷概率訓練向量 模式：*(%) = (*0(t) ,*1(t) ,-,*k1(t)T(14)采用BPBP算法進行信息融合，由一系列隨機 分布特征N (Bk,)產(chǎn)生的一組數(shù)據(jù)，構建概率 分析樣本序列yk ,得到長期超負荷運動下人體特 征部位損傷概率預測的輸出Lyapunov指數(shù)為：-CMw( Ci)POF= -三%M ( C)XDC (C)&i = 1Md( C,)=M( Ct) + M0( G)(16)式中，M(C,)為BP算法結構的長期超負荷運動 下人體特征部位損傷概率穩(wěn)態(tài)向量模型, C) =1,2,),)為預測信息的加載數(shù).當長期超 負荷運動下人體特征部位損傷

12、概率預測模型的融 合尺度滿足Duhamel公式：6%) = 2 (%)(60 , 61 ) + % =5 ( 16 %t)AtJo V其中，長期超負荷運動下人體特征部位損傷概率 預測的尺度變換性表示為F(6)= | 6 |- !，采用邊 界條件約束方法，進行長期超負荷運動下人體特征 部位損傷概率實驗分析.2.2損傷概率預測模型優(yōu)化根據(jù)Lyapunov Krasovskii泛函理論，對于 一個連續(xù)的長期超負荷運動下人體特征部位損傷 概率樣本序列，經(jīng)驗模態(tài)分解的遞歸計算表達式 為：KI *23 / %)=k = 1Lk = 1在長期超負荷運動下人體特征部位損傷概率 數(shù)據(jù)的采樣間隔滿足灰色條件，長期

13、超負荷運動下 人體特征部位損傷概率預測特征點的高階矩滿足 x =XT 2 0, Y=YT 2 0,那么有下列等式成立：0 = B 6T OX,】)7 B 6T OXqOTs=6T()乂61(%) B 6T()X61(%)dsj %一(19)0 = B 6T %()62 %()7 6T %)62 %)7= t?6T %)62 %) B6T %)62 %)TsJ %一！(20)長期超負荷運動下人體特征部位損傷概率樣 本序列的主成分因子為：61(%) = %*T (%) * ( % 一62%) = %,t (z) ,t (z!)&t在回歸分析模型中，得到的,k(k 有可預測性的長期超負荷運動下人體特

14、征部位損 傷概率樣本序列，采用定量遞歸分析方法進行合 并，得到條件不等式：V%) 1 +2 TD12 +3 !名23!+(%) 9E(t, s )3 !名23!+(%) 9E(t, s )# 9#( t, s )7tIs ) 2 9*21 , s )ds(!統(tǒng)計得到長期超負荷運動下人體特征部位損 傷概率數(shù)據(jù)信息流的單變量時間序列表示工, 其中長期超負荷運動下人體特征部位損傷概率數(shù) 據(jù)采樣樣本長度為N,得到長期超負荷運動下人 體特征部位損傷概率樣本時間序列組合排序的重 構軌跡為：X=( s 1 , s 2 , , s K = (* , * n一 , * n一(m一1)(24)其中K =N (m

15、1),表示長期超負荷運 動下人體特征部位損傷概率數(shù)據(jù)的嵌入維，對于長 期超負荷運動下人體特征部位損傷概率預測的判 別統(tǒng)計量X*-S,當且僅當存在一個弱非線性 可行解X - S ,使得所有不等式G)(X* )ft(X) 成立，當預測問題X*為多目標優(yōu)化問題，采用支 持向量機學習，得到長期超負荷運動下人體特征部 位損傷概率預測的最優(yōu)值表述：Ssarm Behavior :)f (AN-/ Ji)(23)La圖1長期超負荷運動下人體特征部位損傷概率統(tǒng)計的時域波形本文模型else goto search(25)根據(jù)上述描述，實現(xiàn)基于隨機概率分布模型的 長期超負荷運動下人體特征部位損傷概率實驗分 析預測

16、.3仿真實驗分析為了測試本文方法在實現(xiàn)長期超負荷運動下 人體特征部位損傷概率實驗分析預測能力方面的 性能，進行仿真實驗，實驗采用Matlab設計，長期 超負荷運動下人體特征損傷檢測學習訓練參數(shù)為 NE(* (t)=l+9e-#2- =12,數(shù)據(jù)采樣的時間間隔 為3 d,迭代次數(shù)為100次.根據(jù)上述仿真設定，進 行長期超負荷運動下人體特征部位損傷概率預測 模型設計，得到樣本數(shù)據(jù)時域波形描述如圖1所 示.以上述采集的長期超負荷運動下人體特征部 位損傷概率統(tǒng)計樣本為測試集，進行長期超負荷運 動下人體特征部位損傷概率預測模型仿真分析，得 到不同方法的預測誤差對比結果如圖2所示.圖2預測誤差分析測試不同方法進行預測的置信度，得到對比結 果見表1.表1置信度水平對比迭代次數(shù)本文方法文獻4文獻51000.8970.7320.6572000.9830.8760.8323000.9920.9210.893分析上述仿真結果得知，采用該模型進行長期 超負荷運動下人體特征部位損傷概率預測的精度 較高，收斂性較好，提高了對長期超負荷運動下人 體特征部位損傷概率的預測和決策能力.4結語本文提出一種基于隨機概率分布模型的長期 超負荷運動下人體特征部位損傷概率實驗分析預 測方法.對統(tǒng)計的長期超負荷運動下人體特征部位 損傷概率先驗信息進行回歸分析模型構建，采用