基于人工神经网络的蹦床运动员竞技能力结构评价模型的构建与应用

摘要：

目的:建立蹦床运动员竞技能力结构评价指标体系,在此基础上构建基于人工神经网络的蹦床运动员竞技能力结构评价模型,为蹦床运动员竞技能力结构的个性化诊断及针对性训练提供参考.方法:以上海市体操运动中心16名蹦床运动员为研究对象,对受试者进行3次跨度6个月以上的初选指标测试.基于因子分析建立蹦床运动员竞技能力结构评价指标体系.在此基础上以竞技能力结构评价指标为自变量,运动员成绩为因变量,构建运动员竞技能力结构的人工神经网络评价模型,并开发运动员竞技能力结构评价系统.结果:蹦床运动员竞技能力结构指标体系由身体形态、身体素质、专项技术和心理素质4个维度构成,包括腿长、腿长/身高比、纵跳高度、原地立臂角度、60 s悬垂举腿、立卧撑、网上腾空高度、空跳高度/原地纵跳高度比、着网瞬间立臂角度、30次空跳高度下降率、状态焦虑水平和特质焦虑水平共12个指标.所构建的Elman人工神经网络模型由12个输入节点、9个隐含层节点和1个输出层节点组成,模型预测精度在95.87％～99.37％,平均预测精度高达97.66％.结论:构建了基于人工神经网络的蹦床运动员竞技能力结构评价模型,模型具有较好的预测精度.在训练中,可应用人工神经网络对竞技能力结构进行评价,动态获知竞技能力结构改变对总体运动成绩的影响作用.该研究对于蹦床运动员竞技能力结构的综合评价和针对性训练可提供科学性指导意见.

关键词：蹦床、竞技能力结构、人工神经网络

所属期刊栏目：43

分类号：G804(体育理论)

资助基金：上海市体育局科技综合计划项目16Z013

在线出版日期：2022-09-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：84-90