本文關(guān)鍵詞：基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的加速度計活動強度算法研究　出處：《天津體育學(xué)院學(xué)報》2017年01期 　論文類型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 加速度計 活動強度 預(yù)測

【摘要】：旨在引入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法以提高加速度計活動強度的預(yù)測準(zhǔn)確性,以44名大學(xué)生(男女各22名)為樣本,讓其同時佩戴氣體代謝分析儀Cosmed K4B2和加速度計(Actigraph-GT3X)進行3類11項體力活動(每項活動5 min),使用Matlab7.0軟件運用留一法交叉驗證BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,通過其與Hendleman模型和Crouter模型在RMSE、Bias和B-A圖上的橫向比較評估其效度。結(jié)果顯示3-18-1的三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型(參數(shù):誤差率0.001、初始學(xué)習(xí)率0.02、動量常量0.7)的RMSE為1.08,在B-A圖上一致性區(qū)間之外的點占總數(shù)的4.3%、一致性界限差值的絕對值為2.7,每分鐘活動強度(除騎行外)的分類準(zhǔn)確性分別為84.3%(小強度)、83.2%(中等強度)和89.8%(大強度),神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在整體強度和各個活動項目強度的預(yù)測上的準(zhǔn)確性均好于Hendleman和Crouter模型,并且在活動強度分類準(zhǔn)確性上更優(yōu)。未來應(yīng)進一步探究機器學(xué)習(xí)中其它算法在該領(lǐng)域的應(yīng)用,優(yōu)化整合指標(biāo)體系和各類模型之間的關(guān)系。
[Abstract]:The results show that the accuracy of the three - layer neural network model ( parameter : error rate 0.001 , initial learning rate 0.02 , momentum constant 0.7 ) is 1.08 , and the accuracy of the neural network model is better than that of Hendleman and Crouter models on RMSE , Bias and B - A . The results show that the accuracy of the neural network model is better than that of Hendleman and Crouter models .

【作者單位】： 四川師范大學(xué)體育學(xué)院;
【基金】：四川師范大學(xué)實驗技術(shù)與管理重點項目(項目編號:SYJS2015-09)
【分類號】：G804.49;TP183
【正文快照】： Research on Algorithm on Activity Intensity of Accelerometer Based on Neural Network ModelCHEN Qinguo,PENG Biao,YANG Shijun,LIAO Fangping(School of PE,Sichuan Normal University,Chengdu 610101,China)加速度計原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為活動強度(METs)的算法問題一直是體力

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號：1423635