基于稀疏表示和彈性網絡的體能訓練結果預測模型

劉其燚 胡洋 賈晨昱 張堯 賀波 易軍 重慶郵電大學體育學院

一、背景分析

2018年6月陳寶生作為教育部長在成都高等教育工作會議里面指出：“學校體育有“邊緣化”的危險，體質下降和視力下降仍是學生素質的不足；需要加強開展學生身體健康素質把關和監測，把體育工作放入考試制度改革、放入教育現代化評估指標體系、放入督導評價內容；需要改良體育教學，不能“放羊”“跑圈”，做成“教會”“勤練”“常賽”，同時使學生增強體質、錘煉意志、健全人格，在體育鍛煉中享受樂趣，加大力度發展素質教育。著實把關學校體育工作，深切促進體育教學改革，使學生綜合素質評價重要指標含有運動技能和體質健康”?？梢?，提升學生身心健康已經成為我國教育正式邁入的主題時代。

2015年11月25日，全國第七次監測——《2014年全國學生體質與健康調研結果》公布，數據顯示，全國學生身體素質同近幾年趨勢一樣，依舊下降趨勢，尤其是18—21歲年齡組的男生體力、速度、力量等身體素質指標均有下降。從學生體質健康網了解得知，近幾年學生視力不良、體脂過高等體質增加，身體素質逐步下降，其中速度、力量、關節靈活度等身體素質明顯下降?？梢?，使學生近幾年來身體素質下降的是有原因的，傳統體育教以三大球、三小球、各種操類等項目的學習，教學目標主要以學生掌握運動技能為主，對學生的基本身體素質安排內容單一，導致課程運動量和運動強度不能滿足學生正常需求，所以，本研究將體適能融入體育課程項目中來豐富教學內容，激發學生學習的積極性和主動性，到達體育課堂“流汗”的教學目標，增強學生身體素質，強化教學理念，提升教學效果，從意識上解決學生身體素質不樂觀問題，從根本上來改變當前大學體育課程單一的教學模式。

2019年教育部印發《關于深化本科教育教學改革全面提高人才培養質量的意見》，指出，嚴把考試和畢業出口關，堅決反對“清考”行為，《國家學生體質健康標準》不能達到標準者不能畢業。所以，在新時代教育部對高校課堂教學質量和大學生體質狀態兩大高標準和嚴要求下，打造高校體育教學的“金課”、杜絕“水課”，使建立的課堂教學質量評價體系科學化，提高體育課堂教學質量，也是應有之義。

二、相關概念

彈性網絡。彈性網絡作為一種不斷迭代的方法，它是結合了Lasso算法和Ridge算法，這兩個算法在代價函數中各占一定比例。到現在，彈性網絡主要被用在數據聚類的問題上，這也是彈性網絡的優勢所在。主要原理是利用彈性網絡算法可以得到數據的[k]個中心點，并將這些點作為聚類初始中心點，然后用局部搜索擇優，使每次迭代更新中心點。彈性網絡算法與傳統算法相比較，能更為有效的提高聚類質量。彈性網絡能永遠得出有效解，而且得出的解都比較好，同時相比其他算法，彈性網絡算法的收斂速度也很不錯。舉個例子，對于一個隨機產生的50個城市的運動員問題，用其他演算法處理可能要收斂1000次以上，而最優化的彈性網絡算法能將收斂次數降到幾十次。

三、研究對象與方法

（一）研究對象

重慶郵電大學2019級必修體育“體適能”課程7個班的學生作為測試對象。實驗組：6個班，學生212人（男：174人，女：38人）；對照組：一個班，31人（男：12人，女：19人）

（二）研究方法

1.文獻法

通過在學校圖書館、萬方、中國知網等進行文獻的搜索與參考，結合搜索出的研究成果，來探析基于稀疏表示和彈性網絡的體能訓練結果預測模型。

2.調查法

運用訪談、問卷、測驗等科學方式，了解“體適能”課程7個班學生的身體情況和體能狀況，并進行記錄。

3.實驗法

對“體適能”課程7個班的學生的體能狀況進行研究與分析，其次對實驗組本校公共體育212人（男：174人，女：38人）參加“體適能”課程的同時進行專項體能訓練的實驗，對照組本校31人（男：12人，女：19人）參加“體適能”課程但不訓練。實驗組與對照組實驗周期為2個月，2個月后進行數據對比。

4.定量分析法

運用SPSS軟件和Excel進行統計與數據處理，從而得到預測模型與分析結果。

四、研究結果與分析

（一）實驗組與對照組對比

1.實驗對象對比

實驗組：6個班；本校公共體育212人（男：174人，女：38人）

對照組：一個班；本校公共體育31人（男：12人，女：19人）

實驗組與對照組都是本次實驗前未受過專業體能訓練的本校2019級學生。為減少實驗誤差，實驗對象是經過體能測試得到數據后，根據數據分成的實驗組和對照組，兩組學生的身體能力水平不存在顯著性差異。

2.實驗對象訓練方式對比

實驗組的體能訓練計劃是特化體適能訓練，主要以強化核心力量，上下肢力量、心肺能力水平的為主，運用多種器材進行輔助訓練。對照組只進行體適能課程的訓練，只具備最基本的輔助器材。具體如表1。

表1 訓練詳細

實驗組所進行的特化體適能訓練內容：熱身托尼訓練、杠鈴蹲起訓練，樓梯跑訓練、樓梯跳訓練、弓步跳訓練、后蹬跑訓練、后肌靜拉訓練、雙腿繞欄，鉆欄組，收腳跳欄等。

實驗組和對照組所進行的體適能課程內容：tabata練習。

（二）實驗前后數據分析與討論

1.實驗前后體測數據變化結果分析

實驗前假設：對照組學生實驗前后部分項目有顯著性差異，部分項目無顯著性差異；實驗組學生實驗前后所有項目成績有提升，且所有項目實驗前后有顯著性差異。

由表2得，對照組50米跑、1000米跑（男）、一分鐘仰臥起坐（女）成績略有上升，立定跳遠、坐位體前屈、800米跑（女）、引體向上（男）成績略有下降；50米跑和1000米跑實驗前后無顯著性差異（P＞0.05），立定跳遠、坐位體前屈、800米跑（女）、一分鐘仰臥起坐（女）、引體向上（男）實驗前后有顯著性差異（P＜0.05），由此得出對照組并不是所有項目都有顯著性提升。

由表2得，實驗組所有項目成績都有一定程度提高，實驗前后有顯著性差異（P＜0.01）。

表2 體測指標在實驗組、對照組前后計算結果（平均值）

以上分析得出，假設成立。

總結：有計劃有針對的體能訓練對提高各項身體能力提升具有重要作用。

2.實驗組學生訓練前后成績的線性關系分析

由表3看出實驗前后的七項體測數據呈正相關（ρ＞0），其 中50米 跑（R2=0.927）、立 定 跳 遠（R2=0.968）、坐 位 體前屈（R2=0.955）、一分鐘仰臥起坐（R2=0.927）、引體向上（R2=0.957）這五個項目的數據所構成的回歸方程擬合程度高；實驗組訓練前和訓練后之間的線性關系顯著（七項體測數據均P＜0.001）。

表3 實驗組訓練前后數據線性關系分析表

五、模型建立與求解

（一）準備階段

見圖1。

圖1 準備階段圖

（二）實現階段

見圖2。

圖2 實現過程流程圖

1.第一階段

（1）進行第一階段體能訓練

（2）測得訓練后數據并與原始數據進行歸總

（3）對數據進行處理并剔除異常值

（4）通過嵌入式選擇和彈性網絡建立模型

（5）代入數據使用ADMM算法迭代求解

（6）得出最終預測模型，并驗證擬合可靠性，結束第一階段

（7）再次預測數據，并作為第二階段原始數據，并預測數據

2.第二階段

（1）開始第二階段體能訓練

（2）測出第二階段訓練后的實際數據

（3）將實際數據與預測數據進行殘差分析，并進一步驗證模型可靠性

（4）通過模型所得擬合曲線對訓練方法進行評價分析并結束第二階段

（5）根據特征選擇權重系數優化模型

（三）求解階段

根據男生和女生訓練情況圖3可以看出，點都在y=x直線上方，又因為x代表訓練前分數，y代表訓練后分數，可知點上方均y＞x，即訓練后分數均大于訓練前分數。同時會看出x越低，與直線距離越遠，即提高越多，反映在實際情況，所代表的正是低分數，經過2個月的訓練，更容易提高，該現象符合客觀規律。同時因為該客觀規律，我們在數據擬合前，先對數據對數化，保證增長先快，后慢，再趨于不變，最后我們通過彈性網絡，得到擬合直線。

圖3 訓練情況與訓練擬合情況圖示

六、結論

通過實驗組與對照組的體測訓練數據可以得出，對照組過少的體適能訓練并不能讓身體能力得到明顯提升，而通過制定計劃提高了訓練頻率和強度的實驗組的體適能訓練能讓身體各方面能提得到明顯提升，效果表現更為顯著。

通過完整的實驗對照分析、模型建立求解，并基于稀疏表示和彈性網絡的體能結果預測模型得到的擬合直線，能在很大程度上預測體適能訓練后身體素質增長的趨勢與程度，能為將來新制定的體適能計劃提供參考，提高訓練效率、強化訓練效果。