基于大數(shù)據(jù)分析的運動損傷估計模型設(shè)計

趙丹

摘 要： 為了預(yù)防運動損傷，保證運動員的身體安全，提出一種基于大數(shù)據(jù)分析的運動損傷估計模型。介紹了大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，將引發(fā)運動損傷的原因劃分成A內(nèi)部致傷因子、B外部致傷因子、C刺激誘發(fā)因子。在大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的基礎(chǔ)上，通過RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建運動損傷估計模型。分析了基本RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，將高斯函數(shù)看作隱含層單元的激活函數(shù)，通過一種簡單的方式設(shè)計隱含層，令所有風險等級和一個高斯函數(shù)相對應(yīng)。對徑向基函數(shù)中心、權(quán)值和寬度進行更新，通過梯度下降法對徑向基函數(shù)中心和其余參數(shù)進行學(xué)習(xí)。依據(jù)運動損傷風險樣本庫對RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練，將運動損傷數(shù)據(jù)輸入到RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，當傳輸數(shù)據(jù)和某運動損傷風險等級相對應(yīng)時，RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將輸出相應(yīng)值，從而實現(xiàn)運動損傷估計。實驗結(jié)果表明所設(shè)計模型精度和效率都高。

關(guān)鍵詞： 大數(shù)據(jù)分析； 運動損傷； 估計模型； RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

中圖分類號： TN911.1?34； G804.53 文獻標識碼： A 文章編號： 1004?373X（2017）17?0101?04

Design of sports injury estimation model based on big data analysis

ZHAO Dan

（School of Physical Education， Zhengzhou Institute of Technology， Zhengzhou 450044， China）

Abstract： In order to prevent sports injury and ensure the physical safety of athletes， a sports injury estimation model based on big data analysis is proposed. The big data analysis technology is introduced. The reasons for sports injury are divided into A internal injury factor， B external injury factor and C stimulation inducing factor. On the basis of big data analysis technology， a sports injury model was constructed by means of RBF neural network. The basic RBF neural network is analyzed. The Gaussian function is regarded as the activation function of the hidden layer unit. The hidden layer was designed in a simple way to let all risk levels correspond to a Gaussian function. The center， weight and width of the radial basis function are updated. The gradient descent method is used to learn center and other parameters of radial basis function. On the basis of risk sample database of sports injury， the RBF neural network is trained， and the sports injury data is input into the RBF neural network. While the transmission data corresponds to the risk level of sports injury， RBF neural network will output the corresponding value to estimate sports injury. Experimental results show that the model has high accuracy and high efficiency.

Keywords： big data analysis； sports injury； estimation model； RBF neural network

運動損傷是運動員訓(xùn)練時常見的問題。近年來，隨著體育領(lǐng)域的逐漸發(fā)展，運動員間的競爭越來越激烈，運動員因訓(xùn)練時間長導(dǎo)致機體負荷大，使運動損傷發(fā)病率越來越高，嚴重影響了運動員保持及提高成績，甚至?xí)斐蛇\動員過早離開賽場[1?2]。所以運動損傷的治療與估計成為體育領(lǐng)域研究的重點課題。為了改善運動損傷估計結(jié)果，提出一種基于大數(shù)據(jù)分析的運動損傷估計模型，通過構(gòu)建的運動損傷模型為預(yù)防運動損傷，保護運動員安全提供重要依據(jù)。

1 大數(shù)據(jù)分析介紹

大數(shù)據(jù)分析技術(shù)因具有數(shù)據(jù)量大、結(jié)構(gòu)復(fù)雜、數(shù)據(jù)形成效率高等特點被廣泛應(yīng)用，大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的好壞將直接對分析結(jié)果的可靠性產(chǎn)生影響。不一樣的數(shù)據(jù)需通過不一樣的大數(shù)據(jù)分析技術(shù)進行分析，運動損傷數(shù)據(jù)和傳統(tǒng)文本關(guān)系數(shù)據(jù)有很大的差異，本文采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對運動損傷數(shù)據(jù)實現(xiàn)大數(shù)據(jù)分析。

2 基于大數(shù)據(jù)分析的運動損傷估計模型

2.1 致傷因子分析

經(jīng)大量研究表明，運動員在運動過程中出現(xiàn)的運動損傷不是一個簡單的原因造成的，通常是由若干個因素共同影響導(dǎo)致的后果[3]。引發(fā)運動損傷的危險因素通常被劃分成內(nèi)部因素與外部因素兩類，然而只從內(nèi)部因素與外部因素的角度對引起運動損傷的致傷因子進行分析是不充分的，需構(gòu)建一個完整的運動損傷估計模型，與此同時，還需分析不同因素間的相互作用和引發(fā)損傷事件的作用。endprint

在分析國內(nèi)外學(xué)者對運動損傷致傷因子研究的基礎(chǔ)上[4]，將引發(fā)運動損傷的原因劃分成三種：A內(nèi)部致傷因子，B外部致傷因子，C刺激誘發(fā)因子。依據(jù)相關(guān)資料與運動員實際出現(xiàn)運動損傷的情況，對不同致傷因子進行風險評估，為運動損傷的預(yù)防提供重要依據(jù)。在運動損傷估計模型中，當A類因子出現(xiàn)時，將運動員看作“有損傷傾向人群”；當前，如果有不同B類因子出現(xiàn)，則可將運動員看作 “損傷易發(fā)人群”，當前不同項目運動員出現(xiàn)某類特異性損傷的風險逐漸增加[5]。若運動員已屬“損傷易發(fā)人群”，則C類因子的出現(xiàn)會大大增加運動損傷的概率。下面對三種不同類型致傷因子進行詳細分析，表1描述的是內(nèi)部致傷因子風險評估表。表2描述的是外部致傷因子風險評估表，表3描述的是刺激誘發(fā)因子風險評估表。

2.2 運動損傷估計模型設(shè)計

在大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的基礎(chǔ)上，通過RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建運動損傷估計模型，下面進行詳細的分析。

2.2.1 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要包括輸入層、隱含層以及輸出層[6]，其詳細結(jié)構(gòu)圖如圖1所示。

RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出可描述成：

（1）

式中：描述隱層神經(jīng)元數(shù)量；描述輸入向量；描述第個隱層神經(jīng)元和輸出層神經(jīng)元的聯(lián)結(jié)權(quán)重；描述第個隱層神經(jīng)元的輸出，即：

（2）

式中：描述中心矢量；描述方差。

通過RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，依據(jù)輸入信息對運動員損傷風險等級進行評估，詳細情況如表4所示。也就是利用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立一個估計模型，主要包含基函數(shù)選取、隱含層設(shè)計以及徑向基函數(shù)中心、權(quán)值和寬度的變更[7]。

2.2.2 基函數(shù)選擇

將高斯函數(shù)看作隱含層單元的激活函數(shù)：

（3）

式中：描述第個隱層節(jié)點的輸出；描述網(wǎng)絡(luò)的維輸入向量；描述第個隱層節(jié)點的核函數(shù)中心矢量。網(wǎng)絡(luò)輸出可描述成：

（4）

式中：描述第個輸出層節(jié)點是輸出；描述第個隱層節(jié)點到第個輸出層節(jié)點的連接權(quán)值。

2.2.3 隱含層設(shè)計

采用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建運動損傷估計模型時，輸出是運動損傷風險評估等級[8]，所以令所有風險等級和一個高斯函數(shù)相對應(yīng)，將三類樣本和中心點距離的均值看作高斯函數(shù)的寬度參數(shù)，依次將三類樣本的均值看作高斯函數(shù)的中心。

2.2.4 參數(shù)更新及網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)

徑向基函數(shù)中心和其余參數(shù)均需進行學(xué)習(xí)，一般選用誤差修正學(xué)習(xí)過程，通過梯度下降法實現(xiàn)[9]。假設(shè)共有個運動損傷樣本輸入，針對全部樣本，其誤差函數(shù)可通過下式求出：

（5）

式中描述誤差，其計算公式如下：

（6）

式中描述運動損傷樣本所需類型的取值。

不同參數(shù)的迭代過程如下：

（1） 輸出單元權(quán)值的迭代公式為：

（7）

（8）

式中：描述此刻變量取值；描述迭代后的修正取值。

（2） 隱單元中心的迭代公式如下：

（9）

（10）

（3） 函數(shù)寬度的迭代公式如下：

（11）

（12）

式中：描述學(xué)習(xí)效率，通常是常數(shù)。

RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過程如下：

（1） 依據(jù)已知的運動損傷類別數(shù)量確定隱層節(jié)點數(shù)量，計算出該類別中全部輸入向量的均值，將其看作該類中心初始值將所有類的全部輸入向量和中心間隔的均值看作該類寬度初始值所有類別均輸入一個樣本，計算初始設(shè)置允許誤差將學(xué)習(xí)效率取為其中代表迭代循環(huán)變量。假設(shè)循環(huán)變量的初值是1，最高值是Max；

（2） 輸入第個訓(xùn)練樣本，獲取RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實際輸出

（3） 求出實際輸出和期望輸出間的誤差，若則該樣本無需調(diào)整網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，直接進行步驟（6）；反之，繼續(xù)進行下一步；

（4） 計算式（7）～式（12）；

（5） 對網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進行更新，若則不收斂，直接進入步驟（6）；反之，重新進行步驟（2）；

（6） 完成學(xué)習(xí)，對此刻網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進行儲存。

2.3 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練

依據(jù)運動損傷風險樣本庫對RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練，訓(xùn)練過程如圖2所示。完成RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練后，將運動損傷數(shù)據(jù)輸入到RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，當傳輸數(shù)據(jù)和某運動損傷風險等級相對應(yīng)時，RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將輸出相應(yīng)值，從而實現(xiàn)運動損傷估計。

3 實例分析

為了驗證基于大數(shù)據(jù)分析的運動損傷估計模型的有效性，通過實驗進行分析，并將貝葉斯模型和拉格朗日模型作為運動損傷估計的對比模型，選擇估計準確率和估計效率作為衡量指標，圖3為三種模型針對運動損傷估計精度的比較結(jié)果。圖4為三種模型評估時間比較結(jié)果。綜合分析圖3和圖4可知，本文模型評估精度曲線一直高于拉格朗日模型和貝葉斯模型，且所需的評估時間明顯低于其他兩種模型，說明本文模型估計精度和效率高。

4 結(jié) 語

為了提高運動損傷估計準確性，本文提出基于大數(shù)據(jù)分析的運動損傷估計模型，在大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的基礎(chǔ)上，通過RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建運動損傷估計模型，經(jīng)實驗驗證所設(shè)計模型的精度和效率較高。

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