基于加速度傳感器的大學(xué)生自行車運(yùn)動(dòng)能耗預(yù)測(cè)模型研究

趙月民 陳培友

摘 要：目的：基于三軸加速度傳感器，建立大學(xué)生自行車運(yùn)動(dòng)能量消耗預(yù)測(cè)方程。方法：選取101名在校大學(xué)生，按性別、年齡分成實(shí)驗(yàn)組（81人）和驗(yàn)證組（20人）。實(shí)驗(yàn)過程中受試者同時(shí)佩戴K4b2氣體代謝分析儀和GT3X加速度傳感器（腳踝處），在功率自行車上依次進(jìn)行不同強(qiáng)度（較低強(qiáng)度：37%～45%VO2max;中等強(qiáng)度：46%～63% VO2max;較大強(qiáng)度：64%～91% VO2max）的騎行。采用逐步回歸方法建立運(yùn)動(dòng)能量消耗預(yù)測(cè)模型。結(jié)果：1）ACz軸和VM軸的 counts值與能量消耗存在較高的相關(guān)關(guān)系（P<0.01）。2）運(yùn)動(dòng)能量消耗 （kcal/min）=0.000219×VM+0.065×BW+0.145×SE-2.032[VM為加速度傳感器合軸counts值，BW為體重（kg），SE為性別（女=0，男=1）];R2等于0.88，SEE和SEE/Y（%）分別為0.61和11.55%。3）經(jīng)驗(yàn)證組數(shù)據(jù)回代檢驗(yàn)，各強(qiáng)度水平下模型預(yù)測(cè)值與K4b2實(shí)測(cè)值相關(guān)系數(shù)在0.82～0.86之間（P<0.01）;絕對(duì)誤差為0.38～0.61 kcal/min，相對(duì)誤差為8.37%～10.54%;95%的殘差均落在Bland-Altman散點(diǎn)圖Mean±1.96SD的區(qū)間內(nèi)。結(jié)論：自行車運(yùn)動(dòng)中，通過腳踝佩戴處加速度傳感器合軸counts值、性別、體重三個(gè)變量建立的能量消耗預(yù)測(cè)方程，能夠有效地預(yù)測(cè)不同強(qiáng)度水平下的運(yùn)動(dòng)能量消耗，預(yù)測(cè)精度較高，可為大學(xué)生自行車運(yùn)動(dòng)科學(xué)監(jiān)測(cè)提供依據(jù)。

關(guān)鍵詞：自行車運(yùn)動(dòng);三軸加速度傳感器;能量消耗;預(yù)測(cè)方程

中圖分類號(hào)：G804.2 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1006-2076（2019）01-0080-06

隨著科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步和穿戴設(shè)備的發(fā)展，基于重力傳感器的加速度計(jì)作為一種客觀、簡(jiǎn)便的測(cè)量設(shè)備，越來(lái)越多地被用在體力活動(dòng)測(cè)量工作中。劉陽(yáng)對(duì)第63 屆美國(guó)運(yùn)動(dòng)醫(yī)學(xué)年會(huì)上的所有文獻(xiàn)進(jìn)行綜述研究發(fā)現(xiàn)，有超過 50 篇文章報(bào)告了關(guān)于三軸加速度傳感器技術(shù)的身體活動(dòng)測(cè)評(píng)設(shè)備的相關(guān)研究，占到該類型研究的 90% 以上[1]。在體力活動(dòng)監(jiān)測(cè)中，加速度傳感器提供的模型能比較有效地計(jì)算走跑運(yùn)動(dòng)的能量消耗 [2]，但是不能準(zhǔn)確測(cè)量自行車運(yùn)動(dòng)的能量消耗。研究顯示，腳踝處的加速度計(jì)數(shù)與能量消耗的相關(guān)性最高，但仍然沒有建立有效的自行車運(yùn)動(dòng)能量消耗計(jì)算模型[3]。因此，本研究將選取Actigraph GT3X加速度傳感器，將其佩戴于腳踝處位置，以K4b2氣體代謝分析儀能量消耗測(cè)量值為依據(jù)，建立自行車不同強(qiáng)度運(yùn)動(dòng)下加速度計(jì)數(shù)與運(yùn)動(dòng)能量消耗之間的關(guān)系方程，以期豐富加速度傳感器能量消耗計(jì)算模型，為大學(xué)生自行車運(yùn)動(dòng)科學(xué)監(jiān)測(cè)提供依據(jù)。

1 研究方法

1.1 受試者

本研究共有101名在校大學(xué)生參與測(cè)試，其中男生50人，女生51人;在實(shí)驗(yàn)之前詳細(xì)詢問受試者的健康狀況，確定其無(wú)心肺功能疾病及高血壓等后納入正式受試對(duì)象。為研究需要，在數(shù)據(jù)處理時(shí)將受試者隨機(jī)分成兩組，一組（男生40人，女生41人），用于模型建立，另一組（男生10人，女生10人），用于驗(yàn)證模型。

1.2 實(shí)驗(yàn)儀器與測(cè)試方案

1.2.1 實(shí)驗(yàn)儀器

1.2.1.1 ActiGraph GT3X加速度傳感器

ActiGraph GT3X（簡(jiǎn)稱GT3X）是由美國(guó)制造技術(shù)有限公司生產(chǎn)的一款三軸加速度運(yùn)動(dòng)傳感器，其功能主要包括活動(dòng)計(jì)數(shù)、能量消耗、向量幅度、計(jì)步、代謝當(dāng)量等。本實(shí)驗(yàn)將GT3X佩戴于右腳腳踝外側(cè)上緣處（簡(jiǎn)稱腳踝位置），通過自帶分析軟件Actilife5.10.0提取原始指標(biāo)垂直軸（Acz）、額狀軸（ACy）、矢狀軸（ACx）、水平軸（ACh）、合軸（VM）等的加速度計(jì)數(shù)（counts）。ACh水平軸，計(jì)算公式為ACh=（ACx2+ACy2）1/2。VM矢量合軸，計(jì)算公式為VM=（ACx2+ACy2+ACz2）1/2。實(shí)驗(yàn)之前，對(duì)儀器進(jìn)行校準(zhǔn)，采樣頻率設(shè)置為6次/min。

1.2.1.2 Monark 839E功率自行車

Monark 839E功率自行車內(nèi)置微型電腦裝置，可外連PC或心電分析儀。其可做恒功率、恒阻力、恒心率練習(xí)或測(cè)試，并有配套的測(cè)試分析軟件（Analysis software Ver 1.0），遙測(cè)胸帶監(jiān)測(cè)心率，實(shí)時(shí)顯示心率、腳踏速度、阻力、做功量等指示。功率自行車在正式使用之前需預(yù)熱，由實(shí)驗(yàn)人員檢查是否使用正常。

1.2.1.3 K4b2氣體代謝分析儀

間接測(cè)熱法一般被認(rèn)為是進(jìn)行能量消耗監(jiān)測(cè)的金標(biāo)準(zhǔn)，有著較高的精確性[4]。K4b2氣體代謝分析（簡(jiǎn)稱K4b2）能夠通過測(cè)量運(yùn)動(dòng)中受試者的攝氧量（VO2），進(jìn)而計(jì)算能量消耗，每日測(cè)試前需對(duì)K4b2進(jìn)行預(yù)熱和校正。

1.2.2 運(yùn)動(dòng)強(qiáng)度界定和阻力計(jì)算

功率自行車騎行分為三個(gè)強(qiáng)度騎行階段，三種強(qiáng)度依次為：較低強(qiáng)度：37%～45%VO2max;中等強(qiáng)度：46%～63%VO2max;較大強(qiáng)度：64%～91%VO2max[5]。功率自行車騎行阻力采用室外騎行輪胎和地面的滾動(dòng)摩擦阻力（F（摩擦力））[6]：F（摩擦力） =μ×Fn/r =μ×mg/r，μ（摩擦系數(shù)）=0.5 mm，g（重力加速度）=9.8 m/s2，m=體重+車重，普通自行車車重為15 kg，r（輪胎半徑）=25 cm。

1.2.3 測(cè)試方案

1.2.3.1 最大攝氧量（VO2max）測(cè)定

受試者測(cè)試前首先帶好心率帶和面罩，連接氣體代謝分析儀。采用遞增負(fù)荷方式測(cè)試最大攝氧量：功率自行車運(yùn)動(dòng)負(fù)荷從100 W開始（女生

50 W），每分鐘遞增25 W，至力竭（蹬踏速度為60 r/min）。當(dāng)攝氧量出現(xiàn)平臺(tái)，即負(fù)荷攝氧量不在增長(zhǎng)，可視為達(dá)到最大攝氧量。如果攝氧量未出現(xiàn)平臺(tái)，而受試者已經(jīng)力竭，則取最大值作為最大攝氧量。如果呼吸商大于1.1，心率在180次/min以上，受試者不能保持當(dāng)前運(yùn)動(dòng)速度也可以作為最大攝氧量[7]。

1.2.3.2 不同強(qiáng)度騎行實(shí)驗(yàn)

根據(jù)計(jì)算的阻力（F摩擦力）給功率自行車設(shè)定騎行阻力。首先，受試者緩慢勻加速騎行，騎行到37%～45%VO2max時(shí)，提醒受試者保持當(dāng)前速度，當(dāng)范圍平穩(wěn)在37%～45% VO2max并維持3 min后，記錄此時(shí)的騎行速度，此速度為受試者進(jìn)行較小強(qiáng)度騎行時(shí)的適宜運(yùn)動(dòng)速度。再讓受試者以此速度騎行5 min，同時(shí)獲取5 min的GT3X實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)和K4b2的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。之后，讓受試者按照上述方案進(jìn)行中等強(qiáng)度（46%～63% VO2max）和較大強(qiáng)度（64%～91% VO2max）的騎行實(shí)驗(yàn)。最后將GT3X的測(cè)試數(shù)據(jù)導(dǎo)入Actilife5.10.0軟件、K4b2的數(shù)據(jù)導(dǎo)入Cosmed K4b27.0軟件，之后進(jìn)行數(shù)據(jù)整理與分析。整理時(shí)，GT3X和K4b2中的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)取每一分鐘均值。

1.3 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)

采用逐步回歸法建立自行車運(yùn)動(dòng)能量消耗預(yù)測(cè)方

程。采用Pearson相關(guān)、相對(duì)誤差以及Bland-Altman點(diǎn)圖等方法檢驗(yàn)預(yù)測(cè)方程的有效性。顯著性水平定義為P<0.05和 P<0.01。

2 研究結(jié)果

2.1 受試者基本信息

正式實(shí)驗(yàn)前，首先對(duì)受試者的年齡、性別、身高、體重、BMI、最大心率（HRmax）信息進(jìn)行采集。最大心率（HRmax）采用Tanaka計(jì)算公式， HRmax=208-0.7×年齡（此公式適用于健康的成年男性和女性）[5]。接著對(duì)受試者的最大攝氧量進(jìn)行測(cè)試，獲取受試者基本信息。受試者各指標(biāo)測(cè)試結(jié)果見表1。

2.2 不同性別大學(xué)生騎行強(qiáng)度的分析

以ACSM運(yùn)動(dòng)強(qiáng)度等級(jí)中的最大攝氧量百分比（%VO2max）分級(jí)為依據(jù)，采集受試者較低強(qiáng)度、中等強(qiáng)度和較高強(qiáng)度騎行運(yùn)動(dòng)中的攝氧量、心率、METs、蹬踏速度以及騎行速度，數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果見表2。

表2顯示，在三種強(qiáng)度下受試者的攝氧量、心率、METs和ACSM運(yùn)動(dòng)強(qiáng)度等級(jí)中的分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)基本一致。男生較低強(qiáng)度運(yùn)動(dòng)下的蹬踏速度為41.85 r/min，騎行速度為14.53 km/h，中等強(qiáng)度運(yùn)動(dòng)下的蹬踏速度為60.60 r/min，騎行速度為21.38 km/h，較大強(qiáng)度運(yùn)動(dòng)下的蹬踏速度為78.98 r/min，騎行速度為27.98 km/h;女生較低強(qiáng)度運(yùn)動(dòng)下的蹬踏速度為37.44 r/min，騎行速度為13.00 km/h，中等強(qiáng)度運(yùn)動(dòng)下的蹬踏速度為53.39 r/min，騎行速度為18.66 km/h，較大強(qiáng)度運(yùn)動(dòng)下的蹬踏速度為69.46 r/min，騎行速度為24.54 km/h。

2.3 運(yùn)動(dòng)能量消耗預(yù)測(cè)模型的建立

2.3.1 加速度傳感器計(jì)數(shù)與運(yùn)動(dòng)能量消耗關(guān)系

對(duì)不同強(qiáng)度下各加速度軸原始counts值進(jìn)行分析發(fā)現(xiàn)（見表3），加速度傳感器各軸counts值均隨著運(yùn)動(dòng)強(qiáng)度的增加而增大。在各分軸中，三種運(yùn)動(dòng)強(qiáng)度下ACz軸的counts值均最大，分別為7360.30，13611.97，20264.69，ACx軸、ACy軸counts值相對(duì)較小。進(jìn)一步對(duì)各加速度軸counts值與能量消耗的相關(guān)關(guān)系進(jìn)行分析，各軸counts值均與能量消耗線性相關(guān)關(guān)系顯著（P<0.01）。其中，ACz軸counts值與能量消耗的相關(guān)系數(shù)在三種強(qiáng)度水平下均大于其他各分軸，相關(guān)系數(shù)依次為0.63，0.59，066;VM軸與能量消耗也存在較高的相關(guān)關(guān)系，相關(guān)系數(shù)依次為0.57，0.58，0.65。

2.3.2 回歸方程建立

以K4b2實(shí)測(cè)能量消耗值為因變量，以ACz、ACx、ACy、ACh、VM、年齡、性別、身高、體重、BMI等為自變量，選取逐步回歸法，建立回歸方程，方程參數(shù)見表4。

回歸方程自變量的容忍度（TOL）均大于0.64，方差膨脹系數(shù)（VIF）均小于1.55，特征值均大于0.01，條件指標(biāo)（CI）均小于16，因此回歸方程各自變量間不存在多元共線性問題。F值為2 884.52（P=0.000<0.01），決定系數(shù) R2為0.88，因而VM、體重、性別3個(gè)自變量共可有效解釋能量消耗88%的變異量，方程的剩余標(biāo)準(zhǔn)差（SEE）為0.61，SEE/Y（%）值為11.55%，方程的擬合程度較高。

2.4 能量消耗預(yù)測(cè)模型的有效性

將驗(yàn)證組每個(gè)受試者的性別、體重、VM數(shù)據(jù)代入回歸方程，計(jì)算能量消耗預(yù)測(cè)值，并與實(shí)際運(yùn)動(dòng)能量消耗值進(jìn)行比較，結(jié)果見表5。

表5顯示，不同強(qiáng)度水平下，自行車運(yùn)動(dòng)能量消耗預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值之間具有顯著線性相關(guān)關(guān)系（P<0.01），相關(guān)系數(shù)分別0.82，0.83，0.86。方程能量消耗預(yù)測(cè)的絕對(duì)誤差在0.38～0.61 kcal/min之間，且絕對(duì)誤差隨運(yùn)動(dòng)強(qiáng)度的增加而增大，相對(duì)誤差在8.37%～10.54%之間。較大強(qiáng)度時(shí)，方程能量消耗預(yù)測(cè)的相對(duì)誤差最小，中等強(qiáng)度水平時(shí)的相對(duì)誤差最大。

以每個(gè)受試者預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值的均值作為橫坐標(biāo)，預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值的差值作為縱坐標(biāo)建立Bland-Altman散點(diǎn)圖[8]。結(jié)果顯示，三種強(qiáng)度水平的預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值的殘差基本均勻落在Mean±1.96SD的區(qū)間內(nèi)，預(yù)測(cè)值和實(shí)測(cè)值殘差均值在不同強(qiáng)度下分別為-0.09，-0.16，-0.34。雖然方程具有低估能量消耗的問題，但均值仍接近0線，表明方程對(duì)自行車運(yùn)動(dòng)能量消耗有較好的預(yù)測(cè)能力。

3 分析與討論

3.1 加速度傳感器計(jì)數(shù)與運(yùn)動(dòng)能量消耗關(guān)系

在以往的走跑運(yùn)動(dòng)研究中，建立的能量消耗方程多是以垂直軸（ACz）加速度計(jì)數(shù)為基礎(chǔ)的。研究表明垂直軸的加速度計(jì)數(shù)與能量消耗之間存在高度相關(guān)性。在近期關(guān)于走跑運(yùn)動(dòng)能量消耗方程的研究中，大多利用三軸加速度傳感器中的合軸（VM）計(jì)數(shù)進(jìn)行能量消耗方程的建立。與單軸加速度傳感器相比，三軸加速度傳感器能夠捕捉一些復(fù)雜的運(yùn)動(dòng)形式，可更加全面的對(duì)體力活動(dòng)進(jìn)行監(jiān)測(cè)。本研究利用三軸加速度傳感器對(duì)自行車運(yùn)動(dòng)進(jìn)行分析發(fā)現(xiàn)，ACz軸和VM軸的加速度計(jì)數(shù)感應(yīng)最為豐富，且均與能量消耗存在較高的相關(guān)關(guān)系，這可能與本研究采用固定位置的功率自行車有關(guān)。路飛揚(yáng)等人利用三軸加速度傳感器對(duì)室外普通自行車騎行的研究中也發(fā)現(xiàn)，ACz軸和VM軸感應(yīng)加速度計(jì)數(shù)均較為豐富，且與能量消耗存在較高的相關(guān)關(guān)系[9]。同樣馬國(guó)強(qiáng)等人在對(duì)場(chǎng)地自行車運(yùn)動(dòng)的研究中也得到了相似的結(jié)論。但有不同的是，其研究發(fā)現(xiàn)矢狀軸（ACx）的加速度計(jì)數(shù)也與能量消耗存在高度相關(guān)關(guān)系[3]。這可能是由于其研究中以專業(yè)場(chǎng)地自行車運(yùn)動(dòng)員為受試對(duì)象，加速度傳感器置于外踝上緣，采用大強(qiáng)度遞增速度實(shí)驗(yàn)（22～48 km/h，每2 min遞增4 km/h）導(dǎo)致的。置于外踝上緣，加速度傳感器矢狀軸（ACx）捕捉的是額狀軸（左右）方向的加速度。極大強(qiáng)度騎行時(shí)，身體會(huì)出現(xiàn)相對(duì)于普通坐式騎車過多的動(dòng)作類型，加速度傳感器捕捉了更為豐富的信息。整體來(lái)看，無(wú)論是功率自行車、普通自行車、場(chǎng)地自行車，相對(duì)于其他各分軸，垂直軸（ACz）均能夠感應(yīng)最豐富的加速度變化。垂直軸（ACz）和合軸（VM）的加速度計(jì)數(shù)均與能量消耗存在較高的相關(guān)關(guān)系，是預(yù)測(cè)能量消耗較佳的自變量。

3.2 加速度傳感器預(yù)測(cè)能量消耗效度

在加速度傳感器能量消耗預(yù)測(cè)模型的研究中發(fā)現(xiàn)，沒有一個(gè)方程能有效估算所有類型體力活動(dòng)的能量消耗，且只在針對(duì)某種類型的活動(dòng)時(shí)才有較高的效度[10-11]。GT3X官方軟件中自帶能量消耗模型均是以走跑運(yùn)動(dòng)形式為基礎(chǔ)建立的，研究表明在對(duì)自行車運(yùn)動(dòng)能量消耗預(yù)測(cè)時(shí)，自帶方程誤差太大，不能有效的進(jìn)行預(yù)測(cè)[12]。因此，本研究針對(duì)自行車運(yùn)動(dòng)建立能量消耗預(yù)測(cè)方程。以加速度傳感器ACz、ACx、ACy、ACh、VM、年齡、性別、身高、體重、BMI為自變量，以K4b2實(shí)測(cè)能量消耗值為因變量，采用逐步回歸法建立能量消耗預(yù)測(cè)模型，排除共線性問題，最終納入VM、體重、性別變量。判定系數(shù)（R2）為0.88，大于0.8，方程擬合程度較高。剩余標(biāo)準(zhǔn)差（SEE）和標(biāo)準(zhǔn)SEE/Y×100%分別為0.61，11.95%，在線性回歸分析中，剩余標(biāo)準(zhǔn)差（SEE）用來(lái)表示回歸方程預(yù)測(cè)未來(lái)的可靠程度（精度），剩余標(biāo)準(zhǔn)差（SEE）越小說(shuō)明建立的回歸方程越好。在實(shí)際應(yīng)用中，為便于評(píng)價(jià)回歸方程的優(yōu)劣，通常采用統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)SEE/Y×100%（剩余標(biāo)準(zhǔn)差/因變量的均值×100%），SEE/Y×100%的值小于15%時(shí)，表示回歸方程的可靠程度較高[13]。因此，本研究新建方程在預(yù)測(cè)能量消耗時(shí)有著較高的可靠度。利用驗(yàn)證組數(shù)據(jù)對(duì)方程的有效性進(jìn)一步分析，方程預(yù)測(cè)值與K4b2實(shí)測(cè)值具有顯著的相關(guān)關(guān)系（r=0.82-0.86，P<0.01）。預(yù)測(cè)值和實(shí)測(cè)值的絕對(duì)誤差依次為0.38 kcal/min、0.54 kcal/min、0.61 kcal/min，相對(duì)誤差依次為9.35%、10.54%、8.37%，兩種誤差均較小，準(zhǔn)確度均在89%以上，回歸模型的可信程度較高。在相對(duì)誤差中，預(yù)測(cè)方程出現(xiàn)隨著運(yùn)動(dòng)強(qiáng)度增加，相對(duì)誤差先增大后減小的現(xiàn)象，這與王軍利等人在走跑運(yùn)動(dòng)研究中發(fā)現(xiàn)隨著運(yùn)動(dòng)強(qiáng)度的增加誤差先減小后逐漸增大的結(jié)果相悖[14]。其他研究也有發(fā)現(xiàn)相對(duì)誤差呈現(xiàn)不隨運(yùn)動(dòng)強(qiáng)度變化趨勢(shì)而改變的問題，并提出這可能是與受試者的運(yùn)動(dòng)方式有關(guān)[15-16]。Bland-Altman散點(diǎn)圖的目的是計(jì)算兩種測(cè)量結(jié)果的一致性，并以圖形的方式直觀的反映這種一致界限性，從而得出這兩種測(cè)量方法是否具有一致性的結(jié)論。從方程預(yù)測(cè)能量消耗值的Bland-Altman散點(diǎn)圖結(jié)果發(fā)現(xiàn)，95%的預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值的殘差均落在Mean±1.96SD內(nèi)，方程預(yù)測(cè)值和實(shí)測(cè)值殘差的均值在不同強(qiáng)度下分別為-0.09，-0.16，-0.34。雖然方程有低估能耗的問題，但均值線基本接近0，兩種測(cè)量結(jié)果也較為接近，能夠有效的預(yù)測(cè)自行車運(yùn)動(dòng)的能量消耗。

不同的算法和預(yù)測(cè)方程會(huì)影響運(yùn)動(dòng)能量消耗測(cè)量的準(zhǔn)確性，基于counts值計(jì)算日常體力活動(dòng)能量消耗是目前常使用的方法[17]。雖然現(xiàn)在硬件監(jiān)控技術(shù)有很大的進(jìn)步，但目前多數(shù)研究仍是基于線性回歸分析來(lái)建立能量消耗預(yù)測(cè)方程。至今，基于count值建立能量消耗的模型已有了較深的研究，并建立了多種運(yùn)動(dòng)類型的能耗方程，其中以走跑類型居多。向劍鋒等人基于走跑運(yùn)動(dòng)運(yùn)動(dòng)形式建立能耗預(yù)測(cè)方程：（kcal/min=0.000784×VM+0.054×BM-1.947;矢量計(jì)數(shù)VM：counts/min，體重BM：kg），在數(shù)據(jù)分析時(shí)發(fā)現(xiàn)體力活動(dòng)的加速度計(jì)數(shù)決定回歸模型的斜率和截距的變化，但是單純用活動(dòng)計(jì)數(shù)代表能量消耗，這樣的輸出結(jié)果是不完全準(zhǔn)確的。因此其方程中引入counts值和身體測(cè)量特征值（體重），結(jié)果表明具有較高的效度[18]。另外也有研究表明其能量消耗方程引入身體測(cè)量特征值后，比單純基于counts值方法評(píng)估能耗的準(zhǔn)確性高了15%[19]。由此可見把身體測(cè)量特征值和加速度計(jì)數(shù)作為自變量同時(shí)引入方程比單純的引入加速度計(jì)數(shù)建立方程更能準(zhǔn)確的評(píng)估體力活動(dòng)的能量消耗。本研究所建方程是通過VM、體重、性別變量來(lái)預(yù)測(cè)能量消耗的。因此，既包括了身體測(cè)量特征值，也包括了加速度計(jì)數(shù)（counts）值，且結(jié)果顯示預(yù)測(cè)有較高的準(zhǔn)確度。在已有的關(guān)于自行車運(yùn)動(dòng)的研究中，研究者也建立了一些能量消耗預(yù)測(cè)模型。劉春輝等人以大學(xué)生人群為研究對(duì)象，應(yīng)用騎行速度、去脂體重、性別建立自行車能耗預(yù)測(cè)方程，結(jié)果顯示R2為0.704，方程解釋了騎車能量消耗的70.4%變異量[20]。馬國(guó)強(qiáng)等人以ROC曲線分段建立自行車能量消耗方程，結(jié)果顯示R2分別為0.837，0.767，共解釋騎車能量消耗的76.7%～83.7%的變異量。本研究所建方程R2為0.88，可以解釋自行車能量消耗88%的變異量，方程擬合程度更高一些。因此，相比較而言，本研究方程能夠更加有效預(yù)測(cè)自行車運(yùn)動(dòng)的能量消耗，準(zhǔn)確度較高。但是，本研究所建方程是基于實(shí)驗(yàn)室條件下的，至于外部效度如何，還有待進(jìn)一步檢驗(yàn)。

4 結(jié)論

在自行車運(yùn)動(dòng)中，相對(duì)于其他各分軸，垂直軸（ACz）能夠感應(yīng)最豐富的加速度計(jì)數(shù)。垂直軸（ACz）和合軸（VM）的加速度計(jì)數(shù)均與能量消耗存在較高的相關(guān)關(guān)系，是預(yù)測(cè)能量消耗較佳的自變量。通過腳踝佩戴處加速度傳感器合軸（VM）counts值、性別、體重三個(gè)變量建立的能量消耗方程，能夠有效預(yù)測(cè)不同強(qiáng)度水平下自行車運(yùn)動(dòng)的能量消耗，預(yù)測(cè)精度較高，可為大學(xué)生自行車運(yùn)動(dòng)科學(xué)監(jiān)測(cè)提供依據(jù)。

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