Numerical simulation study of physical fitness changes in track and field athletes with different training cycles
Notice bibliographique
Résumé
This paper realizes the detection of changes in physical fitness of track and field athletes in different training cycles by monitoring their sports training functions.The method used is the time series model ARMA.The athletic training function time series data were preprocessed to fit the ARMA (p,q) model, and the optimal time series fitting model was selected by examining the coefficient of determination, AIC criterion, and SC criterion.Four biochemical indexes, hemoglobin, urea, creatine kinase, and testosterone, were selected as the content of training monitoring for track and field athletes, and the ARMA(1,1) model was selected to analyze the changes in physical fitness of track and field athletes in different training cycles.Taking the hemoglobin index (HB) as an example, through the numerical simulation of the time series of HB levels of 16 track and field athletes preparing for the 15th National Games in Guangdong Province, it can be learned that the change trends of male and female track and field athletes are basically the same throughout the whole year training cycle.From the first cycle, the athletes' Hb levels began to decrease, fell to the lowest level in the third cycle, and rebounded in the fourth cycle, reaching the highest Hb level in the winter training period.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».