我国优秀击剑运动员身体运动功能与伤病发生概率研究

主要探讨FMS、YBT得分与我国击剑优秀运动员伤病的关系。采用文献资料法、调查法对国家击剑队各剑种优秀运动员的身体运动功能与伤病情况进行分析。结果表明:我国击剑优秀运动员中,伤病运动员FMS得分(14.95±1.88)与无伤病运动员FMS得分(16.56±1.59)存在显著差异(P<0.05)。相关分析表明,将FMS得分≤15分判定为伤病的准确率为76.7%,将YBT两侧差异X>4,Y、Z>6判定为伤病的准确率为70.0%,将两者结合判定伤病的准确率为100%。这些发现说明FMS、YBT能较好地应用于我国击剑优秀运动员的伤病预测。

大规模地震灾害紧急救援药品需求的预测

针对地震灾害初期的伤病员人数增长及其对紧急救援药品的需求均呈"S"形变化的特性,文章以灰色建模理论为基础,构建灰色Verhulst预测模型,预测地震灾害救援初期的伤病员人数变化情况,结合地震灾害伤病员人数与紧急救援药品需求间的关联关系,实现对地震灾害紧急救援药品需求量的科学预测,并以青海玉树地震为实例对该预测模型的正确性与合理性进行了检验。

基于微信小程序的运动数据分析与可视化研究

运动数据可视化技术在运动人员的运动表现和伤病预测管理方面的应用越来越受关注,文章对运动数据进行了分析和可视化研究。运动数据可视化通过记录运动人员的运动表现,提高人们运动的满足感,同时有利于实现对运动人员运动中损伤的预测管理。以微信小程序为载体,通过收集和分析用户数据,实现基于ec-canvas组件的运动数据折线图和柱状图的绘制,为用户提供更为直观和个性化的运动数据展示和管理服务。在运动人员运动表现可视化研究中,采用K-means聚类算法对运动人员的心率和运动时长数据进行分析,通过散点图展示聚类结果。研究表明,运动数据的可视化分析可以帮助运动人员评估自身状态和运动表现。

基于核和测度的连续区间灰数Verhulst预测模型构建与应用

针对现有区间灰数Verhulst对整体呈现"S"形变化特性的连续区间灰数序列模拟误差较大的问题,通过分析构造序列的特征,提出一种改进的连续区间灰数Verhulst动态预测模型,即先分别构建连续区间的核序列和测度序列,继而建立核序列的灰色Verhulst预测模型和测度序列的灰色Verhulst预测模型,最后构建区间上下界预测模型。将此模型应用于青海玉树地震伤病员人数的预测,并与多种典型Verhulst预测模型进行对比,结果表明该模型预测精度更高,模拟效果更好。