基于领域知识和数据驱动的健身跑心率预测方法

摘要

本发明涉及一种基于领域知识和数据驱动的健身跑心率预测方法，包括以下步骤：1）采集运动者的健身跑数据，得到训练数据集；2）建立反映心率与运动速度、坡度关系的领域模型DM；3）建立反映心率与运动速度、坡度、运动时间关系的数据驱动的自回归模型ARM；4）采用训练数据集确定领域模型和自回归模型中的参数，得到个性化的领域模型和自回归模型；5）将自回归模型和领域模型预测的心率值，即自回归模型和领域模型的输出作为集成学习算法的输入，通过集成学习算法预测得到最终的心率预测值。该方法有利于提高所建立的个性化健身跑模型的精度。