长期超负荷运动下人体特征部位损伤概率实验分析预测

1、长期超负荷运动下人体特征部位损伤概率实验分析预测摘要：为了提高长期超负荷运动下人体特征部位损伤概率预测能力，提出一种基于随机概率分布模型的长 期超负荷运动下人体特征部位损伤概率实验分析预测方法.对统计的长期超负荷运动下人体特征部位损伤概 率先验信息进行回归分析模型构建，采用描述性统计分析方法进行长期超负荷运动下人体特征部位损伤概 率的样本分析，在回归分析模型中对长期超负荷运动下人体特征部位损伤概率样本序列进行关联特征分解, 结合随机概率分布模型进行长期超负荷运动下人体特征部位损伤的自动预测，采用支持向量机预测模型进 行长期超负荷运动下人体特征部位损伤概率的特征信息聚类和稳健性检验处理，实现长期

2、超负荷运动下人 体特征部位损伤概率预测模型优化.最后通过仿真实验进行测试，结果表明，采用该模型进行长期超负荷运动 下人体特征部位损伤概率预测的精度较高，收敛性较好，提高了对长期超负荷运动下人体特征部位损伤概率 的预测和决策能力.关键词：长期超负荷运动；人体；特征部位!损伤概率!预测在体育运动训练中，人体的损伤是关系到运动 员健康和身体机能的重要因素，需要对长期超负荷 运动下人体特征部位损伤概率进行有效预测，结合 预测结果进行体育训练中的易损伤部位定位检测. 根据损伤部位检测和损伤概率预测结果实现长期 超负荷运动下人体特征部位损伤概率分析，提高运 动训练过程中的损伤诊断和预防能力，从而避免体 育

3、训练中的损伤，为体育训练中的损伤预防和救治 提供理论基础.研究长期超负荷运动下人体特征部 位损伤概率预测方法在体育运动和体育医学中具 有很好的应用价值对长期超负荷运动下的人体特征部位损伤概 率进行预测，能有效反映运动员的生理状态特征， 从而制订科学的训练计划，促进更加合理化的运动 方式的形成.传统的人体特征部位损伤概率预测， 主要利用专家系统进行预测，采用以人工神经元网 络预测体系为主、贝叶斯动态预测体系为辅的双重 预测方法进行长期超负荷运动下人体特征部位损 伤概率预测对长期超负荷运动下人体特征部 位损伤的整体运行状态和变化趋势作出判断和预 警，结合总体状态描述指标进行运动损伤预测，提 高预测

4、效果，但上述传统方法在进行长期超负荷运 动下人体特征部位损伤概率预测时，存在精度较低 和置信度不好的问题.对此，本文提出一种基于随机概率分布模型的 长期超负荷运动下人体特征部位损伤概率实验分 析预测方法.首先对长期超负荷运动下人体特征部 位损伤概率先验信息进行回归分析模型构建，采用 描述性统计分析方法进行长期超负荷运动下人体 特征部位损伤概率的样本分析，然后在回归分析模 型中对长期超负荷运动下人体特征部位损伤概率 样本序列进行关联特征分解.结合随机概率分布 模型进行长期超负荷运动下人体特征部位损伤的 自动预测，采用支持向量机预测模型进行长期超负 荷运动下人体特征部位损伤概率的特征信息聚类 和稳

5、健性检验处理，实现长期超负荷运动下人体特 征部位损伤概率预测模型优化.最后进行仿真实验 分析，展示了该方法在提高长期超负荷运动下人体 特征部位损伤概率预测能力方面的优越性.1长期超负荷运动下人体特征部位损伤概率分析及关联特征分解1长期超负荷运动下人体特征部位损伤概1.1长期超负荷运动下人体特征部位损伤概率分 析长期超负荷运动下人体特征部位损伤概率数 据可以看作是一组概率分析样本序列，采用概率分 析样本序列分析方法分析长期超负荷运动下人体 特征部位损伤概率分布，进行长期超负荷运动下人 体特征部位损伤概率的分析由，采用特征方程描述 长期超负荷运动下人体特征部位损伤概率的拟合 状态模型为：E .E

6、.1 &E(.2),，E(.B)(1)其中，0 p(a) ) , $ , V iUR1Si v 1 ；令xn+1 #xn (1 *)是一长期超负荷 运动下人体特征部位损伤概率样本序列模型的共 轭解，满足初始值特征分解条件U u(t) ) u(t) X ,(6 ( ()(2)ckl (1 2 ,0-1) R 0 (k 2 3)当q2 ,长期超负荷运动下人体特征部位损 伤概率信息分布满足Bernoulli空间的(2 + 1)维连 续特征分布,其中在持续时间内运动损伤预测的约 束条件为：*(3) ln=*(3)= 2-02!2(3)通过全局渐进稳定性特征分解,对长期超负荷 运动下人体特征部位损伤概率

7、进行分析,得到长 期超负荷运动下人体特征部位损伤概率样本序列 的因子主成分概率密度置信域为：3(*i,i #k )Kirkk 1expKirkk 1exp2!#k为非线性成分的统计量,运动损伤预测的约束 变量为：1Ck=(1Ck=(ln=* (0).0(j)k I k* (0)0(& j(& j)k 0(7)其中，*表示分类系数.对得到的人体特征部位损伤概率的约束变量 分类结果进一步深化处理,以判断损伤概率样本序 列是否具有可预测性.将长期超负荷运动下人体 特征部位损伤概率序列特征值分解为多个数值7# , 得到损伤概率样本序列满足：I I(u*, D%u* )|； 0I Iucxnsc-1 C

8、 C(u。, s )I I -TIC XIIJC-1($)当Sc 1时,可得到长期超负荷运动下人体特 征部位损伤概率序列特征值,表明长期超负荷运动 下人体特征部位损伤概率样本序列具有可预测性, 得到人体特征部位损伤概率的分布特征信息集为:T(X)(9)Ed(ai) 1p(ai) 1og2p (.(9)6*(*)(10)(6*(*)(10)(11)s.t.(15)(17)akD (% )2k!* 一#k) +as)(21) 是一个具综上，可以得到长期超负荷运动下人体特征部 位损伤概率样本序列关联特征，可描述为：E(6 (*),6*(*)= 2 ( I u(x) |2 +1 | 2 ) + ! |

9、 6 (* ) I 662预测模型优化2.1人体特征部位损伤的自动预测在对长期超负荷运动下人体特征部位损伤概 率先验信息进行回归分析模型构建的基础上，进行 人体特征部位损伤的自动预测模型的优化设计. 本文提出一种基于随机概率分布模型的长期超负 荷运动下人体特征部位损伤概率实验分析预测方 法，在Sobolev空间中构建长期超负荷运动下人体 特征部位损伤概率预测的回归分析模型艾，长期超 负荷运动下人体特征部位损伤概率预测的控制目 标函数为：max*a ,b ,d ,p* a ,b 5 , p Rp2 K+2 (S)，+ - B a-M5-Dp-S12)在Banach空间中，长期超负荷运动下人体特

10、征部位损伤概率预测模型的连续函数为6：1 X IR5 + R，长期超负荷运动下人体特征部位损伤 概率预测准确性的置信度为：de*1% + de*2% (* 1 )*2)或(41 + c2%)e*(*1 =*2 = *)，在回归 分析模型中对长期超负荷运动下人体特征部位损 伤概率样本序列进行关联特征分解，回归分析模型 的特征分解值满足：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，设* *是长期超负荷 运动下人体特征部位损伤概率预测模型的向量解

11、 集*0中的一个权重贡献点，损伤概率训练向量 模式：*(%) = (*0(t) ,*1(t) ,-,*k1(t)T(14)采用BPBP算法进行信息融合，由一系列随机 分布特征N (Bk,)产生的一组数据，构建概率 分析样本序列yk ,得到长期超负荷运动下人体特 征部位损伤概率预测的输出Lyapunov指数为：-CMw( Ci)POF= -三%M ( C)XDC (C)&i = 1Md( C,)=M( Ct) + M0( G)(16)式中，M(C,)为BP算法结构的长期超负荷运动 下人体特征部位损伤概率稳态向量模型, C) =1,2,),)为预测信息的加载数.当长期超 负荷运动下人体特征部位损伤

12、概率预测模型的融 合尺度满足Duhamel公式：6%) = 2 (%)(60 , 61 ) + % =5 ( 16 %t)AtJo V其中，长期超负荷运动下人体特征部位损伤概率 预测的尺度变换性表示为F(6)= | 6 |- !，采用边 界条件约束方法，进行长期超负荷运动下人体特征 部位损伤概率实验分析.2.2损伤概率预测模型优化根据Lyapunov Krasovskii泛函理论，对于 一个连续的长期超负荷运动下人体特征部位损伤 概率样本序列，经验模态分解的递归计算表达式 为：KI *23 / %)=k = 1Lk = 1在长期超负荷运动下人体特征部位损伤概率 数据的采样间隔满足灰色条件，长期

13、超负荷运动下 人体特征部位损伤概率预测特征点的高阶矩满足 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)长期超负荷运动下人体特征部位损伤概率样 本序列的主成分因子为：61(%) = %*T (%) * ( % 一62%) = %,t (z) ,t (z!)&t在回归分析模型中，得到的,k(k 有可预测性的长期超负荷运动下人体特

14、征部位损 伤概率样本序列，采用定量递归分析方法进行合 并，得到条件不等式：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(!统计得到长期超负荷运动下人体特征部位损 伤概率数据信息流的单变量时间序列表示工, 其中长期超负荷运动下人体特征部位损伤概率数 据采样样本长度为N,得到长期超负荷运动下人 体特征部位损伤概率样本时间序列组合排序的重 构轨迹为：X=( s 1 , s 2 , , s K = (* , * n一 , * n一(m一1)(24)其中K =N (m

15、1),表示长期超负荷运 动下人体特征部位损伤概率数据的嵌入维，对于长 期超负荷运动下人体特征部位损伤概率预测的判 别统计量X*-S,当且仅当存在一个弱非线性 可行解X - S ,使得所有不等式G)(X* )ft(X) 成立，当预测问题X*为多目标优化问题，采用支 持向量机学习，得到长期超负荷运动下人体特征部 位损伤概率预测的最优值表述：Ssarm Behavior :)f (AN-/ Ji)(23)La图1长期超负荷运动下人体特征部位损伤概率统计的时域波形本文模型else goto search(25)根据上述描述，实现基于随机概率分布模型的 长期超负荷运动下人体特征部位损伤概率实验分 析预测

16、.3仿真实验分析为了测试本文方法在实现长期超负荷运动下 人体特征部位损伤概率实验分析预测能力方面的 性能，进行仿真实验，实验采用Matlab设计，长期 超负荷运动下人体特征损伤检测学习训练参数为 NE(* (t)=l+9e-#2- =12,数据采样的时间间隔 为3 d,迭代次数为100次.根据上述仿真设定，进 行长期超负荷运动下人体特征部位损伤概率预测 模型设计，得到样本数据时域波形描述如图1所 示.以上述采集的长期超负荷运动下人体特征部 位损伤概率统计样本为测试集，进行长期超负荷运 动下人体特征部位损伤概率预测模型仿真分析，得 到不同方法的预测误差对比结果如图2所示.图2预测误差分析测试不同方法进行预测的置信度，得到对比结 果见表1.表1置信度水平对比迭代次数本文方法文献4文献51000.8970.7320.6572000.9830.8760.8323000.9920.9210.893分析上述仿真结果得知，采用该模型进行长期 超负荷运动下人体特征部位损伤概率预测的精度 较高，收敛性较好，提高了对长期超负荷运动下人 体特征部位损伤概率的预测和决策能力.4结语本文提出一种基于随机概率分布模型的长期 超负荷运动下人体特征部位损伤概率实验分析预 测方法.对统计的长期超负荷运动下人体特征部位 损伤概率先验信息进行回归分析模型构建，采用