【摘 要】
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研究目的:身体形态是运动员从事竞技体育的物质基础之一,只有具备这些物质基础,才有可能成为一名优秀运动员。由于项目特点不同,大多数项目运动员的身体形态,特别是优秀运动员身体形态都有明显项目特征,如优秀游泳运动员群体躯干呈现明显的倒三角体型,这些独特身体形态与运动项目特点密切相关,本研究尝试引用一种常用机器学习Adaptive-LASSO方法,以一般和优秀游泳运动员为研究对象,从长度、宽度、维度、身体
【机 构】
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上海体育科学研究所(上海市反兴奋剂中心)
【出 处】
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第十二届全国体育科学大会论文摘要汇编——专题报告（运动训练分会
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研究目的:身体形态是运动员从事竞技体育的物质基础之一,只有具备这些物质基础,才有可能成为一名优秀运动员。由于项目特点不同,大多数项目运动员的身体形态,特别是优秀运动员身体形态都有明显项目特征,如优秀游泳运动员群体躯干呈现明显的倒三角体型,这些独特身体形态与运动项目特点密切相关,本研究尝试引用一种常用机器学习Adaptive-LASSO方法,以一般和优秀游泳运动员为研究对象,从长度、宽度、维度、身体成份等方面采集形态数据,建立优秀游泳运动员体型多维度量化判别模型,为优秀运动员精准形态选材提供新思路。研究方法:研究对象为专业队及高校高水平运动队主项均为中短距离自由泳运动员,共计254人,其中优秀运动员89人（运动等级为健将、国际健将）,一般运动员165人（运动等级为一级、二级及以下）,其中"等级年龄"是指每位运动员获得最高运动等级时的年龄。测试人员为经培训考核合格的上海市运动员选材育才专业委员会专技人员,测试指标为17个长度、7个宽度和12个围度。通过文献研究和教练员访谈,另计算出28项派生指数,此外还包括等级年龄、性别、运动等级等基本信息,总共73个特征变量。通过变量间的关联性筛选出24项独立候选变量,再采用Adaptive Lasso方法选择相关变量,以健将和非健将二分类建立logistic回归模型。研究结果:建立由12个变量构成男女混合判别模型,回归方程为:=-69.203+0.304等级年龄+5.301性别+0.190上肢长/下肢长A-0.153手宽/手长+0.294躯干长+0.942下肢长A/下肢长H-0.201髋宽/肩宽-0.787头围-0.264腰围/胸围+0.239腰围/臀围+0.407上臂松紧围差+0.287肌肉重量,回归方程中的代表运动员i成为健将的概率,模型的整体拟合效果可以通过Deviance的解释比例和AUC值来度量。该模型解释了Deviance的48.23%,AUC值为0.926,95%置信区间为:0.895-0.956。男子运动员回归方程为:=-129.538+0.072上肢长/身高+0.063上肢长/下肢长A+0.386躯干长+1.45下肢长A/下肢长H-0.812头围-0.426腰围/胸围+0.43腰围/臀围+1.02上臂松紧围差+0.176肌肉重量;女子运动员回归方程为:=0.659-0.065上肢长/身高+0.357上肢长/下肢长A+0.332躯干长-0.918头围-0.391腰围/胸围+0.321腰围/臀围+0.512肌肉重量-0.076体脂率,以性别分组建模整体拟合效果也通过对Deviance的解释比例和AUC值来度量。男子模型解释了deviance的46.49%,AUC值为0.921,95%置信区间为:0.88-0.963。女子模型解释了deviance的54.85%,AUC值为0.941,95%置信区间为:0.898-0.984。研究结论:本论文基于Adaptive-LASSO方法建立了优秀中短距离自由泳运动员身体形态判别模型,三个模型指标从不同维度量化描述了优秀中短距离自由泳运动员身体形态特征,内部验证显示三个模型对优秀中短距离自由泳运动员体型判别都有较好效果,证实了Adaptive Lasso方法应用于体育领域小样本多维度运动员选材建模的可行性。混合模型反映优秀中短距离自由泳运动员形态特征较为全面,男女分组模型的指标更加精炼,但个别指标表达游泳形态特征意义不一致,可能与分组后样本量减少有关,后续可以在实践中扩大样本量,进一步检验和优化。
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