【技术实现步骤摘要】
FTP的预测方法和装置、存储介质及处理器
[0001]本申请涉及运动能力分析领域，具体而言，涉及一种FTP的预测方法和装置、存储介质及处理器。
技术介绍
[0002]随着健身热潮的兴起，越来越多的人加入健身的行列。但目前大多数健身用户无法根据自身的实际运动能力去做合适的运动量，因为运动能力的量化需要通过一些严格的测试方式获取，测试过程比较艰辛。FTP(Functional Threshold Power，功能性阈值功率)是指能连续骑行1小时的最大平均功率(以瓦特为单位)。FTP通常用于确定以及调整训练强度，无论是职业车手还是业余爱好者都可以使用FTP来规划训练以及衡量自己的进步。标准FTP测试需要用户按照测试流程骑行一小时测得的最大平均功率来确定。因为测试过程比较困难，所以大多数用户放弃测量FTP。
[0003]针对相关技术中需要用户按照FTP测试流程骑行一小时测得的最大平均功率来确定用户的FTP，导致获取FTP比较困难的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
[0004]本申请的主要目的在...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种FTP的预测方法，其特征在于，包括：获取目标用户的目标数据信息，其中，所述目标数据信息中至少包括：所述目标用户的个人信息，所述目标用户的心率信息和所述目标用户的课程骑行记录；对所述目标用户的个人信息，所述目标用户的心率信息和所述目标用户的课程骑行记录进行特征提取，得到目标特征值；依据所述目标特征值，采用预测模型对所述目标用户的FTP进行分类预测，得到所述目标用户的FTP。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在对所述目标用户的个人信息，所述目标用户的心率信息和所述目标用户的课程骑行记录进行特征提取，得到目标特征值之前，所述方法还包括：对所述目标用户的个人信息，所述目标用户的心率信息进行过滤处理，得到过滤后的目标数据信息；对所述过滤后的目标数据信息和所述目标用户的课程骑行记录进行预处理，得到处理后的目标数据信息，其中，所述预处理的方法中至少包括数据转换，数据标准化和数据对齐。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预测模型是基于决策树的集成模型，所述预测模型中集成了预设棵数的决策树，所述预测模型的输出结果为其中，f
k
(x
i
)表示第k颗决策树的输出结果，x
i
是所述目标特征值。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：定义所述预测模型的目标优化函数；根据所述目标优化函数，得到所述预测模型中的f
k
(x
i
)和所述决策树的叶子节点的权重。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述目标优化函数定义为其中，Ob
j(t)
为所述目标优化函数，为所述目标优化函数，为训练损失，为决策树的复杂度，ω
j
...
【专利技术属性】
技术研发人员：王博朋，李天晨，郝铭尧，
申请(专利权)人：北京卡路里信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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