一种基于大数据的体育训练指导系统和方法转让专利
申请号 : CN202010410715.X
文献号 : CN111632363B
文献日 : 2021-07-09
发明人 : 崔黎明 , 曲扬 , 赵玲 , 刘毅 , 孙虎礅
申请人 : 焦作大学
摘要 :
权利要求 :
1.一种基于大数据的体育训练指导系统,其特征在于,所属系统可以分析包括受训者个人单因素及多因素对体育训练的影响,系统自动为训练者推介优化的训练方式,训练者可与所述系统实现互动,获取更多的训练指导;
所述多因素包括籍贯、爱好、饮食结构、训练时间段、训练时间、作息时间,所述单因素为所述多因素之一;
所述的一种基于大数据的体育训练指导系统,包括:个人信息基本参数输入模块,用于输入训练人籍贯、所在地区、性别、年龄、身高、体重、训练项目、爱好项目,所述训练项目,可以包括一项或者多项;
个人信息实时参数输入模块,用于输入当日项目训练内容,当日项目训练时间段,当日项目训练时间,当日饮食结构,当日作息时间;
阶段性成绩参数输入模块,用于输入日常训练或比赛中,有记录成绩的项目成绩;
信息输入辅助模块,通过高精度定位装置,提供每位训练者当日行动轨迹,并提供所述轨迹不同位点时间值,训练者通过手机APP或电脑APP获取,用以辅助训练者通过个人信息实时参数输入模块输入当日实时参数值;
数据分析模块,用于统计分析大量参与训练人员的各项基本参数、实时参数和成绩参数,并将分析得到的最优参数通过互动推介模块推介给训练者用以指导训练,数据分析模块还可以将训练者提供的各项参数数据提供给优化组合模块;
优化组合模块,利用优化算法对项目训练有影响的多个参数同时进行优化,可对综合项目训练的多参数组合进行优化,得到优化的参数数据组合,并通过互动推介模块推介给训练者;
互动推介模块,通过数据分析模块的统计分析,定期将适合训练者的参数组合推介给训练者,提供给训练者优化的训练参数组合,训练者也可以重新设置训练项目内容,通过数据分析模块的统计分析,获取适合自己新项目训练的参数组合,新注册的训练者,可以通过输入自己的基本参数信息,获取适合自己训练方式的参数组合。
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的体育训练指导系统,其特征在于,所述数据分析模块可对训练者提供的各项参数值进行筛选和排序分析,得出包括籍贯、爱好、训练时间段、训练时间、作息时间在内的单因素对不同地区、不同人群、不同年龄、不同项目训练成绩地影响作用,得到单因素最优参数。
3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的体育训练指导系统,其特征在于,所述优化组合模块,采用遗传算法优化参数组合,得出包括籍贯、爱好、饮食结构、训练时间段、训练时间、作息时间在内的多因素对不同年龄、不同身高体重、不同项目训练成绩地影响作用,得到多因素最优参数。
4.根据权利要求1所述的一种基于大数据的体育训练指导系统,其特征在于,所述互动推介模块,训练者根据自己需要,选择设置选定参数和比较参数,数据分析模块根据选定参数进行初步筛选,筛选出选定参数无显著差异的训练者人群,再将该人群按照阶段性成绩参数进行排序,分析对比所述比较参数随阶段性成绩的变化规律,得出比较参数的优化值,为训练者提供参考依据。
5.根据权利要求1所述的一种基于大数据的体育训练指导系统,其特征在于,所述爱好项目可以是训练项目中的一项或者多项。
6.根据权利要求1所述的一种基于大数据的体育训练指导系统,其特征在于,所述当日项目训练内容,是指当日训练项目种类,所述当日项目训练时间段,是指不同项目训练的起止时间,所述当日项目训练时间,是指不同项目的训练时长,所述综合项目训练是指同时训练两种以上项目。
7.根据权利要求1所述的一种基于大数据的体育训练指导系统,其特征在于,所述信息输入辅助模块,可以通过高精度定位手环实现,所述高精度定位,可采用北斗/GPS双模定位,所述高精度定位手环采集的每日行动轨迹和时间信息可以通过APP反馈给注册用户。
8.根据权利要求1所述的一种基于大数据的体育训练指导系统,其特征在于,所述饮食结构输入方式分三种情况,一是输入每日食物中蛋白质、脂肪、糖类百分比含量,二是分别输入每天食物种类和重量,系统自动生成食物中蛋白质、脂肪、糖类百分含量。
9.根据权利要求1所述的一种基于大数据的体育训练指导系统,其特征在于,所述互动推介模块,训练者可自行设置推介周期,系统根据注册用户参数信息,定期将适合该注册用户的优化训练方案推介给注册用户;所述个人信息基本参数输入模块、个人信息实时参数输入模块、阶段性成绩参数输入模块、信息输入辅助模块、优化组合模块和互动推介模块,其信息互动可通过手机APP或电脑APP实现。
10.一种基于大数据的体育训练指导方法,其特征在于,所述方法用于权利要求1‑9之一所述的系统中,包括以下步骤:
(1)在一定区域实施所述体育训练指导系统;
(1.1)该区域的训练者通过手机或电脑下载安装APP,并配发定位手环;
(1.2)训练者通过系统APP界面输入基本信息,成为注册用户;
(1.3)设定推介周期;
(2)实时参数和阶段性成绩参数输入;
(2.1)注册用户每日通过系统APP界面输入训练者项目训练实时参数;
(2.2)日常训练或比赛中,有记录成绩的项目,用户当日通过系统APP界面输入对应的项目成绩;
(3)训练指导方法单因素优化参数获取,统计分析参与训练人员的各项基本参数、实时参数和成绩参数,经排序、比较和分析可得到影响阶段性成绩的单因素最优参数值;
(4)训练指导方法多因素优化参数组合获取,利用优化算法对综合项目训练的多参数组合进行优化;
(4.1)将训练者参数按照不同性别、年龄、体重、身高、训练项目参数值组合进行分组,以训练者提供的阶段性成绩参数作为适应度,每组分别进行遗传算法优化;
(4.2)按比例从一组中选择阶段性成绩好的训练者参数数据组合,对所述参数数据进行适应性调整后作为初始值;
(4.3)通过编码、复制、交换、变异得到第一代综合项目训练参数数据组合;
(4.4)训练者按照第一代综合项目训练参数数据组合进行训练,并在一个训练周期结束,输入各项目阶段性成绩参数;
(4.5)重复(4.2)、(4.3)得到下一代综合项目训练参数数据组合,重复3‑4次后,得到所述综合项目训练多因素优化参数值,可继续回到(4.2)、(4.3)重复优化,得到更优组合;
(5)按照系统设定的推介周期,将分析得到的单因素最优参数值和多因素优化参数组合推介给注册用户;
(6)注册用户还可以通过系统APP界面自由设置选定参数和比较参数,对比分析比较参数之间的关系,获取相应参数对训练的影响作用,实现用户和系统多方位互动。
说明书 :
一种基于大数据的体育训练指导系统和方法
技术领域
背景技术
4.35亿,利用大数据、物联网等现代信息技术手段与全民健身相结合,通过“建设全民健身
管理资源库、服务资源库和公共服务信息平台”,可以使全民健身服务更加便捷、高效、精
准。
的训练方式,并将这些有益结果反馈给广大体育爱好者,指导他们训练,提高训练成绩,同
时通过分析对比,为我国体育发展提供更多有益的参考性意见,这些问题一直是大数据在
体育领域应用的热门研究,本发明就上述问题公开了一种基于大数据的体育训练指导系统
和方法。
发明内容
者可与所述系统实现互动,获取更多的训练指导;
练者可与系统实现互动,获取更多的训练指导。
人信息实时参数输入模块输入当日实时参数值;
析模块还可以将训练者提供的各项参数数据提供给优化组合模块;
介给训练者;
过数据分析模块的统计分析,获取适合自己新项目训练的参数组合,新注册的训练者,可以
通过输入自己的基本参数信息,获取适合自己训练方式的参数组合。
人群、不同年龄、不同项目训练成绩地影响作用,得到单因素最优参数。
重、训练项目对训练人群进行分类,每一类中,又分别根据饮食结构、训练时间段、训练时
间、作息时间分为不同的子类,并按照阶段性成绩进行排序,经过分析对比,得出优化的单
因素参数,根据训练者提供的基本参数,将适宜训练者的优化参数推介给训练者。
群,并按照阶段性成绩排序,可得到适合训练者A的作息时间优化参数值;在所述人群M中进
一步筛选饮食结构、训练时间、作息时间无显著差异人群,并按照阶段性成绩排序,可得到
适合训练者A的训练时间段优化参数值。类似分析方法可得到适合训练者A的饮食结构、训
练时间的优化参数值。
异人群,并按照阶段性成绩排序,分析排序中籍贯的变化特点,可得出所述饮食结构、训练
时间段、训练时间、作息时间更适合哪些区域体格特点的训练者。
不同项目训练成绩地影响作用,得到多因素最优参数。
目训练参数数据组合;
代训练参数数据组合;
数排序最前的参数组合,作为综合项目训练优化训练方法之一,并通过互动推介模块推介
给注册用户选择使用。
制编码方式,对各个参数进行编码,将各项参数组合在一起形成一定长度的染色体。
降序排列,选择其中一组(其他组优化方法同下),按一定比例选取排列靠前的参训者,利用
他们输入的各项训练参数组合,与训练项目种类参数一起作为初始方案,以各项目阶段性
成绩总分作为适应度来评价参数组合的好坏。
两个个体,随机地选择一个位,以该位为分界点互换两边的基因信息,得到了两个新的个
体。设置杂交概率。
上择优进化的,因此,新的种群的适应度应该得到提高。
过10‑15天后,再次获得阶段性成绩参数,同上继续通过遗传算法优化,如此反复几次后,可
得到优化的综合训练参数数据组合,在进行下一次遗传算法优化的同时将得到的综合训练
参数数据组合中适应性最强的参数数据组合通过互动推介模块推介给综合项目训练者。
再将该人群按照阶段性成绩参数进行排序,分析对比所述比较参数随阶段性成绩的变化规
律,可得出比较参数的优化值,为训练者提供参考依据。
包含除X参数外可能显著影响训练成绩的参数),数据分析模块根据互动推介模块的设置信
息,从数据库中筛选所述选定参数无显著差异的人群,将该人群按照阶段性成绩参数进行
排序,再设定比较参数:X参数,分析所述比较参数X的变化规律,可以得出X参数相对于阶段
性成绩参数的变化情况,得出X参数优化值,直接推介给训练者参考。
单因素参数优化值。
所述综合项目训练是指同时训练两种以上项目。
通过APP反馈给注册用户。
及重量,系统自动生成食物中蛋白质、脂肪、糖类百分含量,三是训练者在无法判断食物成
分情况下,当日可不输入该项参数。
输入模块、个人信息实时参数输入模块、阶段性成绩参数输入模块、信息输入辅助模块、优
化组合模块和互动推介模块,其信息互动可通过手机APP或电脑APP实现。
合;
方式更直接、准确;
日作息时间这些实时参数同时纳入大数据源中,统计更全面,可以分析包括籍贯、爱好、饮
食结构、训练时间段、训练时间、作息时间在内的单因素及多因素对体育训练的影响,为训
练服务,可用于整个实施区域体育训练者整体情况研究分析,对区域体育整体规划有重要
的指导和参考意义;
训练方法,其提供的综合训练参数组合,随着训练的进行,系统通过遗传算法持续对其优
化,并持续的将更优化的参数组合提供给训练者;
时间对训练的影响,还可用于统计我国各区域人群的运动需求和爱好,对其他相关服务行
业也有着重要的指导意义,互动推介模块还可以用于多因素影响分析,可作为遗传优化算
法的补充;
附图说明
具体实施方式
输入辅助模块、数据分析模块、优化组合模块及互动推介模块7个模块。
度定位手环装置,每位训练者在该APP软件上通过个人信息基本参数输入模块输入基本参
数成为注册用户,个人基本参数包括:籍贯,所在地区,性别,年龄,身高,体重,训练项目,爱
好项目。
当日项目训练时间、当日饮食结构、当日作息时间。
结构及作息时间单因素对不同地区、不同人群、不同年龄、不同项目训练成绩地影响作用,
得到单因素最优参数,并通过自动推介模块推介给适宜的训练者。
限,每10分钟一个时段,划分为18等分,时长参数子串长度为5,项目种类选择800米、100米、
立定跳远、铅球四项,当每个项目每天只有一个训练时段时,参数子串按照800米、100米、立
定跳远、铅球次序排列,则各项参数组合在一起形成长度L为44的染色体。当100米和立定跳
远每天有两个训练时段时,则对应两个时间段和两个时长,其他两项每天仍只训练一个时
间段,参数子串仍按照800米、100米、立定跳远、铅球次序排列,则各项参数组合在一起形成
长度L为66的染色体。依次类推可以适应多种训练方式的编码。
设置方式:其中年龄、身高、体重可设定为一个区间范围,训练内容为训练项目,当日训练时
间为训练所述项目时长,可以设定为一时间区间范围。分组使得每组人群所述参数无显著
性差异,每组按照阶段性成绩进行降序排列,选择其中一组(其他组优化方法同下),选取排
列靠前的1/2参训者,利用他们输入提供的训练项目种类、项目训练时间段和项目训练时间
参数,对其中项目训练时间段和项目训练时间参数进行适应性调整,使之符合所述参数分
段,与训练项目种类参数一起作为初始方案,以各项目阶段性成绩总分作为适应度来评价
参数组合的好坏。
两个个体,随机地选择一个位,以该位为分界点互换两边的基因信息,得到了两个新的个
体。取杂交概率0.5。
机选取的。
上择优进化的,因此,新的种群的适应度应该得到提高。
过10天后,再次获得阶段性成绩参数,同上继续通过遗传算法优化,如此反复4次后,得到第
四代综合训练参数数据组合,进行第5次遗传算法优化的同时将第四代综合训练参数数据
组合中适应性最强的参数数据组合通过互动推介模块推介给综合项目训练者;
范围取4%‑10%,每百分之一为一个段,所以糖含量分为40个段,糖含量参数子串长度为6,
蛋白质含量分为10个段,蛋白含量参数子串长度为4,脂肪含量分为6个段,脂肪含量参数子
串长度为3,饮食结构参数组合在一起形成长度L为13的染色体。
实施例1,分组使得每组人群所述参数无显著性差异,每组按照阶段性成绩进行降序排列,
选择其中一组(其他组优化方法同下),选取排列靠前的1/2参训者,利用他们输入提供的饮
食结构:糖含量、蛋白质含量及脂肪含量参数,对参数数据进行适应性调整使之符合所述参
数分段,作为初始方案,以该项目阶段性成绩作为适应度来评价参数组合的好坏。
两个个体,随机地选择一个位,以该位为分界点互换两边的基因信息,这样得到了两个新的
个体。取杂交概率0.5。
机选取的。
上择优进化的,因此,新的种群的适应度应该得到提高。
天后,再次获得阶段性成绩参数,同上继续通过遗传算法优化,如此反复4次后,得到第四代
饮食结构参数数据组合,进行第5次遗传算法优化的同时将第四代饮食结构参数数据组合
中适应性最强的饮食结构参数数据组合通过互动推介模块推介给训练者。
的参数),选定参数为:性别A,年龄B,身高C,体重D,训练项目E,当日训练内容E,当日训练时
间F,参数值根据自身需要设定,其中年龄、身高、体重可设定为一个区间范围,训练内容为
训练项目,当日训练时间为训练所述项目时长,可以设定为一时间区间范围,数据分析模块
接收互动推介模块的设置信息,从数据库中筛选所述选定参数无显著差异的人群,将该人
群按照阶段性成绩参数进行排序,再设定比较参数:作息时间参数(比较参数设定为一个参
数时,系统默认其与阶段性成绩进行比较,比较参数设定为两个参数时,系统进行两个参数
之间进行比较),分析所述比较参数的变化规律,可以得出作息时间相对于阶段性成绩参数
的变化情况,得出作息时间优化值,直接推介给训练者参考。
他有可能显著影响训练成绩的参数),选定参数为:性别A,年龄B,身高C,体重D,训练项目E,
当日训练内容E,当日训练时间F,根据自身需要设定参数值,设定方法同实施例3,数据分析
模块接收互动推介模块的设置信息,从数据库中筛选所述选定参数无显著差异的人群,将
该人群按照阶段性成绩参数进行排序,再设定比较参数:籍贯参数,分析所述比较参数的变
化规律,得出籍贯相对于阶段性成绩参数的变化情况,从而得出适合某一地区体质特点的
优化训练方法,直接推介给训练者参考。
为:性别A,年龄B,身高C,体重D,训练项目E,当日训练内容E,当日训练时间F,参数值根据自
身需要设定,设定方法同实施例3,数据分析模块接收互动推介模块的设置信息,从数据库
中筛选所述选定参数无显著差异的人群,将该人群按照阶段性成绩参数进行排序,再设定
比较参数:爱好项目参数,统计分析所述人群中爱好项目E的训练者阶段性成绩,同时统计
分析所述人群中非爱好项目E的训练者阶段性成绩,分析对比二者阶段性成绩,可以了解爱
好对项目训练成绩的影响情况。
推介模块实现。
E、F、G,当日训练内容E、F、G,参数值根据自身需要设定,设定方法同实施例3,数据分析模块
接收互动推介模块的设置信息,从数据库中筛选所述选定参数无显著差异的人群。
段性成绩,第四组为:当日F项目训练时间和F项目阶段性成绩,第五组为:当日G项目训练时
间段和G项目阶段性成绩,第六组为:当日G项目训练时间和G项目阶段性成绩。
合通过互动推介模块提供给训练者,该方法可以直接满足训练者互动需求,也可以作为上
述遗传算法优化方式的补充。
的技术方案,说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见,本领域技术人员应当将说明书作
为一个整体,各实施例中的技术方案也可以经适当组合,形成本领域技术人员可以理解的
其他实施方式。