一种用于羽毛球运动员的受伤风险预测方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种用于羽毛球运动员的受伤风险预测方法及系统，属于智能运动管理技术领域，方法包括数据获取、数据优化、运动疲劳度预测、受伤风险预测和训练计划调整。本发明专利技术采用改进萤火虫算法优化的支持向量机进行运动疲劳度预测，通过在萤火虫算法中引入混沌初始化、高斯变异和动态步长，增强算法全局搜索能力，提高了运动疲劳度预测准确性；采用最优随机森林门控循环并行模型进行受伤风险预测，使模型从不同角度分析数据，通过门控循环单元捕捉数据中的时间依赖关系，通过筛选分类准确率高且相关性低的决策树，增强随机森林的稳定性并减少过拟合风险，更准确的捕捉特征之间的复杂交互，提高了受伤风险预测的准确性和鲁棒性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于智能运动管理，具体是指一种用于羽毛球运动员的受伤风险预测方法及系统。

技术介绍

1、受伤风险预测利用机器学习技术，对运动员训练过程中的相关数据进行分析和处理，从而评估出现受伤情况的概率，它旨在提前识别潜在的受伤风险，帮助教练和运动员制定更科学的训练计划，避免因过度训练导致的身体损伤，进而提高运动训练效果，有助于提升运动员的比赛表现。

2、但在现有受伤风险预测过程中，存在训练过程中的疲劳累积会大幅增加受伤风险，需要精准预测运动疲劳度，而支持向量机预测性能依赖于参数调优效果，传统参数调优算法易陷入局部最优，导致模型预测不准确的技术问题；存在运动员受伤风险随时间发生变化，且涉及多种高维复杂数据，传统模型难以捕捉其中复杂的特征交互关系，导致受伤风险预测准确性低的技术问题。

技术实现思路

1、针对上述情况，为克服现有技术的缺陷，本专利技术提供了一种用于羽毛球运动员的受伤风险预测方法及系统，针对在现有受伤风险预测过程中，存在训练过程中的疲劳累积会大幅增加受伤风险，需要精准预测运动疲劳度，而支持向本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种用于羽毛球运动员的受伤风险预测方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种用于羽毛球运动员的受伤风险预测方法，其特征在于：在步骤S3中，所述运动疲劳度预测，包括以下步骤：

3.根据权利要求2所述的一种用于羽毛球运动员的受伤风险预测方法，其特征在于：在步骤S4中，所述受伤风险预测，包括以下步骤：

4.根据权利要求3所述的一种用于羽毛球运动员的受伤风险预测方法，其特征在于：在步骤S1中，所述数据获取，用于获取受伤风险预测所需的原始数据，包括以下步骤：

5.根据权利要求4所述的一种用于羽毛球运动员的受伤风险预测方法...

【技术特征摘要】

1.一种用于羽毛球运动员的受伤风险预测方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种用于羽毛球运动员的受伤风险预测方法，其特征在于：在步骤s3中，所述运动疲劳度预测，包括以下步骤：

3.根据权利要求2所述的一种用于羽毛球运动员的受伤风险预测方法，其特征在于：在步骤s4中，所述受伤风险预测，包括以下步骤：

4.根据权利要求3所述的一种用于羽毛球运动员的受伤风险预测方法，其特征在于：在步骤s1中，所述数据获取，用于获取受伤风险预测所需的原始数据，包括以下步骤：

5.根据权利要求4所述的一种用于羽毛球运动员的受伤风险预测方法，其特征在于：在步骤s2中，所述数据优化，用于优化数据质量，包括以下步骤：

6.根据权利要求5所述的一种用于羽毛球运动...

【专利技术属性】
技术研发人员：吕纳，赵旸，贾鹏，王震，杨俊英，郝秀君，李艳霞，
申请(专利权)人：廊坊师范学院，
类型：发明
国别省市：