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申请/专利权人：廊坊师范学院
摘要：本发明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。
主权项：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：步骤S1：数据获取；步骤S2：数据优化；步骤S3：运动疲劳度预测，用于评估羽毛球运动员，具体为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，得到运动疲劳等级；所述改进萤火虫算法优化的支持向量机，包括改进萤火虫算子和支持向量机；所述改进萤火虫算子，用于优化支持向量机的模型参数；步骤S4：受伤风险预测，用于预测羽毛球运动员的受伤风险，具体为采用最优随机森林门控循环并行模型，进行受伤风险预测，得到受伤风险等级；所述最优随机森林门控循环并行模型，包括最优随机森林、门控循环单元和集成预测层；所述最优随机森林和所述门控循环单元是并行结构；步骤S5：训练计划调整。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 廊坊师范学院 一种用于羽毛球运动员的受伤风险预测方法及系统
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