基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最佳運(yùn)動(dòng)量預(yù)測方法

李東，宋啟吉

（西華大學(xué)計(jì)算機(jī)與軟件工程學(xué)院，成都　610039)

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最佳運(yùn)動(dòng)量預(yù)測方法

李東，宋啟吉

（西華大學(xué)計(jì)算機(jī)與軟件工程學(xué)院，成都610039)

0　引言

在現(xiàn)代都市快速的生活節(jié)奏下，強(qiáng)健的體質(zhì)對(duì)大家尤為重要。運(yùn)動(dòng)是增強(qiáng)體質(zhì)的主要途徑，在實(shí)際生活中很多人并未能科學(xué)的進(jìn)行運(yùn)動(dòng)，就最常見的運(yùn)動(dòng)方式跑步而言，大多數(shù)人或是每天固定跑多遠(yuǎn)，或是每天固定跑多久。久而久之，運(yùn)動(dòng)者或是發(fā)現(xiàn)體質(zhì)沒有明顯改善，或是體質(zhì)變化速率十分緩慢。究其根本原因還是在于以固定的運(yùn)動(dòng)量來應(yīng)對(duì)循序漸進(jìn)的體質(zhì)變化過程，不能合理高效地達(dá)到運(yùn)動(dòng)的效果。

本文通過體質(zhì)與運(yùn)動(dòng)量的關(guān)系進(jìn)行分析，應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)來找出體質(zhì)與運(yùn)動(dòng)量之間的潛在關(guān)系，并通過該關(guān)系來預(yù)測當(dāng)前運(yùn)動(dòng)者最適宜的運(yùn)動(dòng)量。

1　體質(zhì)變化與運(yùn)動(dòng)量的關(guān)系

合適的運(yùn)動(dòng)量對(duì)體質(zhì)的增強(qiáng)起著關(guān)鍵的作用，過大的運(yùn)動(dòng)量不但不能增強(qiáng)體質(zhì)反而會(huì)損傷身體，過小的運(yùn)動(dòng)量起不到明顯的體質(zhì)增強(qiáng)的作用，同樣也達(dá)不到體質(zhì)增強(qiáng)的作用，合適的運(yùn)動(dòng)量才能有效地增強(qiáng)身體體質(zhì)。其體質(zhì)增量與運(yùn)動(dòng)量的大致關(guān)系如圖1。

當(dāng)運(yùn)動(dòng)量較低區(qū)間，體質(zhì)增量隨著運(yùn)動(dòng)量的增加而增加；當(dāng)運(yùn)動(dòng)量較為合適時(shí)，體質(zhì)增量保持在較大值；當(dāng)運(yùn)動(dòng)量過大時(shí)，體質(zhì)增量反而隨著運(yùn)動(dòng)量的增加而減小。

圖1　體質(zhì)增量——運(yùn)動(dòng)量

2　基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最佳運(yùn)動(dòng)量預(yù)測方法

個(gè)體的運(yùn)動(dòng)是個(gè)循序漸進(jìn)的過程，個(gè)體的體質(zhì)在不同階段其適宜的運(yùn)動(dòng)量也不同。為了持續(xù)有效地達(dá)到增強(qiáng)體質(zhì)的目的，其運(yùn)動(dòng)量需要?jiǎng)討B(tài)的符合個(gè)體當(dāng)前階段的體質(zhì)。

由于人的身體機(jī)能的效率是有限的，則在固定周期內(nèi)的運(yùn)動(dòng)量也存在著極限也就是最大值，為了尋找最佳運(yùn)動(dòng)量的值，我們只需要在固定區(qū)間內(nèi)尋找能使體質(zhì)增加最大的運(yùn)動(dòng)量的值。對(duì)于經(jīng)過訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)而言，我們采用較為合適的步長從零開始增加到最大值，將每一組數(shù)據(jù)經(jīng)過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出，最后選出符合條件的輸入即可。其模型流程圖如下：

圖2

3　實(shí)驗(yàn)分析

本實(shí)例的體質(zhì)采用常用的百分制并加以歸一化評(píng)定，即體質(zhì)范圍為0到100。選取某班學(xué)生中體質(zhì)評(píng)分為60的若干名男同學(xué)并將其均分A、B、C三組。運(yùn)動(dòng)方式為跑步，每個(gè)階段為1周，每階段路程范圍為0到70km。

A組采用本文所述的方法進(jìn)行運(yùn)動(dòng)，現(xiàn)有往屆男學(xué)生1周跑步健身數(shù)據(jù)如表1。

表1　

表2　

將上述數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化，歸一化后的數(shù)據(jù)如表2。

（1）建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其隱藏節(jié)點(diǎn)數(shù)為15，激勵(lì)函數(shù)采用最常用的Sigmoid函數(shù)，將歸一化的數(shù)據(jù)對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練。

（2）將A組同學(xué)的體質(zhì)與歸一化后的運(yùn)動(dòng)量按照0.01的步長從0.0到1.0進(jìn)行組合并輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，取其網(wǎng)絡(luò)輸出最大時(shí)的運(yùn)動(dòng)量值作為本階段最佳運(yùn)動(dòng)量，階段完畢時(shí)記錄實(shí)際體質(zhì)評(píng)分并作為下一階段的體質(zhì)輸入。

（3）重復(fù)步驟（2），并記錄連續(xù)10個(gè)階段的數(shù)據(jù)。

B組采用較重固定運(yùn)動(dòng)量進(jìn)行訓(xùn)練，其每個(gè)階段的運(yùn)動(dòng)量為歸一化的0.8，并記錄連續(xù)10個(gè)階段的體質(zhì)數(shù)據(jù)。

C組采用較輕固定運(yùn)動(dòng)量進(jìn)行健身，其每個(gè)階段的運(yùn)動(dòng)量為歸一化的0.5，并記錄連續(xù)10個(gè)階段的體質(zhì)數(shù)據(jù)。

對(duì)比三組運(yùn)動(dòng)量與體質(zhì)如圖3－圖4。

對(duì)比固定運(yùn)動(dòng)量與最佳運(yùn)動(dòng)量運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)可以發(fā)現(xiàn)：過大的固定運(yùn)動(dòng)量雖然其健身效果最后也與最佳運(yùn)動(dòng)量相差不大，但其所需周期更多，更重要的是其運(yùn)動(dòng)量總和大大超過最佳運(yùn)動(dòng)量總和，造成了前者的運(yùn)動(dòng)量巨大浪費(fèi)。過小的固定運(yùn)動(dòng)量雖然運(yùn)動(dòng)總量非常小，但是在整個(gè)運(yùn)動(dòng)過程中，其體質(zhì)增長緩慢幾乎停滯，達(dá)不到增強(qiáng)體質(zhì)的作用。

4　結(jié)語

本文提出了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最佳運(yùn)動(dòng)量預(yù)測的方法。如果采用固定的運(yùn)動(dòng)量方式進(jìn)行運(yùn)動(dòng)，若運(yùn)動(dòng)量過小，起不了增強(qiáng)體質(zhì)的作用；若運(yùn)動(dòng)量過大，造成過度運(yùn)動(dòng)。而健身過程本身又是一個(gè)發(fā)展變化的過程，為了適應(yīng)這種發(fā)展變化的過程，如果采用本文提出的最佳運(yùn)動(dòng)量預(yù)測的方法，其每個(gè)階段的運(yùn)動(dòng)量是隨著體質(zhì)增強(qiáng)而動(dòng)態(tài)增長的，符合健身的循序漸進(jìn)的過程。且其體質(zhì)增強(qiáng)快，運(yùn)動(dòng)量合適，是科學(xué)的健身運(yùn)動(dòng)方式。

圖3　體質(zhì)—運(yùn)動(dòng)周期

圖4　運(yùn)動(dòng)量—運(yùn)動(dòng)周期

[1]雷芬芳,侯廣斌,李群英,潘孝富．不同健身運(yùn)動(dòng)處方對(duì)大學(xué)生體質(zhì)健康水平的影響[J]．中國運(yùn)動(dòng)醫(yī)學(xué)雜志,2005,3.

[2]李生民,王波,祝菁.普通高校陽光體育運(yùn)動(dòng)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建[J].北京體育大學(xué)學(xué)報(bào),2011,9.

[3]王坦，傅水根，吳平東，陳嘉?。谌斯ど窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的人體體質(zhì)綜合評(píng)價(jià)模型的建立[J].中國農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)，2004,9.

[4]鄧偉明，孫學(xué)川，范曉燕．基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的體能訓(xùn)練強(qiáng)度的模糊調(diào)控[J].生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)雜志,2003,4.

Exercise is the main way to enhance physical fitness,and the exercise is a process of development and change.In order to adapt to the development of the process and the reasonable and effective exercise in the real life,through the analysis of the relationship between physical fitness and sports,proposes a prediction method of the most appropriate amount of exercise based on neural network,To predict the most appropriate amount of exercise at different stages.Finally,the effectiveness of the proposed method is illustrated by an example. Keywords：

Amount of Exercise;Constitution;Neural Network;Prediction

Prediction Method of Optimal Motion Quantity Based on Neural Network

LI Dong，SONG Qi-ji
（College of Computer and Software Engineering,Xihua University,Chengdu 610039）

1007-1423（2016）02-0044-03

10.3969/j.issn.1007-1423.2016.02.011

李東（1989-），男，重慶豐都人，碩士研究生，研究方向?yàn)榍度胧较到y(tǒng)、數(shù)字系統(tǒng)及設(shè)計(jì)方法

2015-12-01

2015－12－30

運(yùn)動(dòng)是增強(qiáng)體質(zhì)的主要途徑，而運(yùn)動(dòng)過程本是一個(gè)發(fā)展變化的過程。為了適應(yīng)這種發(fā)展變化的過程和能在實(shí)際生活中合理有效地進(jìn)行健身運(yùn)動(dòng)，通過分析體質(zhì)與運(yùn)動(dòng)量的關(guān)系，提出一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最佳運(yùn)動(dòng)量的預(yù)測方法，用以在不同階段預(yù)測運(yùn)動(dòng)者最適宜的運(yùn)動(dòng)量。通過實(shí)例分析對(duì)比說明該方法的有效性。

運(yùn)動(dòng)量；體質(zhì)；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；預(yù)測

宋啟吉（1991-），男，四川瀘州人，碩士研究生，研究方向?yàn)榍度胧较到y(tǒng)、數(shù)字系統(tǒng)及設(shè)計(jì)方法