训练负荷

摘要： 冬训是全年训练周期中唯一不受竞赛期影响,可长时间进行系统训练的准备期,对于提高运动员竞技能力和运动成绩尤为重要.以优秀女子竞走运动员江姗姗为研究个案,运用实地调查法、数理统计法对江姗姗2020年冬训期训练情况进行梳理和总结,探析其冬训期训练负荷和生理指标变化的特点和规律,旨在为竞走项目冬训期科学化训练提供有益参考.

摘要： 100 m短跑是奥运会最具影响力的项目,深入研究世界短跑项目的训练进展与趋势对提升我国短跑科学化训练水平具有重要现实意义。在综述国内外相关研究成果的基础上,立足运动生物学和训练方法学的角度,从训练理念、负荷和方法等不同层面对世界及我国短跑项目进行深入分析。研究发现:以伸髋肌群和踝屈肌群为驱动力的用力模式是近年世界短跑训练的重点;增大ATP-PCr储量和提高无氧糖酵解供能速率是短跑运动员训练的2项主要任务;力量和爆发力训练是世界精英短跑运动员训练计划安排的重要部分;短跑的神经-肌肉动员和募集特征及其相应的能量代谢过程是负荷安排的关键。基于奥运备战的现实诉求,应全面了解和深入分析世界短跑训练的发展、现状及趋势,科学探索与认识短跑专项特征,从源头把握训练规律及方向;加强基础性研究,重点聚焦尚未解决与有争议的问题,形成具有中国特色的短跑科学化训练体系,助力我国短跑竞技实力的整体提升。

摘要： 目的:对重庆跳水运动员不同训练周期进行运动机能监控,研究不同训练周期相关生化指标的变化。方法:选取重庆市专业跳水队健将级及以上优秀运动员,依据每年全国跳水比赛时间顺序,将全年的训练周期分为第一周期、第二周期、第三周期、第四周期和冬训期。对2012—2019年运动机能监控指标进行分析讨论,主要有:Hb、SF、T、CK、BU、UA。结果:跳水运动员Hb和SF水平在冬训期最高,在第三周期最低;睾酮水平在第一周期最低,在第二周期最高;男子肌酸激酶水平在第二和第四周期最高,女子肌酸激酶水平在全年周期稳定,无显著变化,血尿素水平在第四周期最低。结论:在不同训练周期中,根据各生化指标的不同变化趋势,提前采取相关措施干预,保障运动员较好的机能状态。

摘要： 为探究组合力量训练对运动员爆发力影响的研究进展,该文运用文献综述法、逻辑分析法,对组合训练概念、国内外研究现状、训练负荷、训练效果、生理学机制以及注意事项等进行研究分析。得出结论,“大负荷+小负荷”组合力量训练对运动员的爆发力提升效果显著,其中采用大负荷(75%~85%1RM)+小负荷(30%1RM),大负荷4组3次+小负荷4组4次对运动员爆发力训练效果最好。在组合力量训练过程中,应根据运动项目与运动员个体差异进行训练安排,注意训练周期不宜过长、训练负荷不宜过大,并保证适宜的恢复时间。

摘要： 运动负荷包括比赛负荷和训练负荷,是当前运动训练理论研究和实践探索的热点,负荷的量化尤其是训练负荷的量化、测评和控制是运动训练科学化的核心问题,训练团队是运动训练科学化的重要支撑,“三位一体”训练模式是运动训练科学化实施的主要方式。我国教练员应高度重视世界运动训练科学化发展的新理论、新模式和新方法,紧密结合我国训练实际进行学习和创新。

摘要： 专业运动员运动过程中训练监控是非常重要的,使用有效可靠的训练监控方法非常有必要,Session RPE是一种在国外运动员训练过程中使用较多的训练监控手段,在很多项目的应用已经非常成熟,但在国内的相关应用和研究较少,该文主要是对这种训练监控方法和手段进行科普和介绍,以及对其在下一步国内的科学训练中的应用做铺垫,分析这种训练监控方法是否有其可行性。

摘要： 以少年足球运动员为研究对象,对不同训练负荷的心理变化与调控进行了研究,参考国家足协规定指标,设定3000 m跑、5000 m跑、8000 m跑分别对应小负荷训练、中负荷训练、大负荷训练,运动员如果训练强度较大,将会降低ABQ指标成就感,心理疲劳Z加权总分、运动负评价较训练小强度显著升高P <0.05。负荷训练的强度不同,会影响少年足球运动员的心理状态,大强度负荷训练运动员要比小强度负荷的训练运动员的心理状态起伏大,且差异具有显著性,并在注意力、动机上有显著性差异存在,P <0.01,而其余指标差异不明显。最后提出对不同训练负荷的足球运动员进行调控,包括完善心理技能训练,加强心理状态监控;科学安排训练负荷,加强情景训练等方法;营造宽松的训练氛围;使足球运动员掌握科学训练方法。

摘要： 本文主要从协调素质与柔韧素质两个角度对篮球体能训练进行剖析,将采用文献资料法、逻辑比较法从体能训练与篮球技能的关系、必要性以及作用三个方面进行分析,以期为篮球爱好者在体能训练方面提供理论依据,并为相关学者提供借鉴参考。在篮球运动中,学生的运动技能学习和发展受诸多因素的影响,比如人的身体体能、练习方法、训练负荷等。篮球运动中达不到训练的密度、负荷强度,学生就不能掌握篮球动作技术,运动技能就无法形成,这就需要一定的体能训练来弥补;在篮球动作技能发展到一定程度时,运动员现存的体能无法满足动作技能的需求,就需要专项体能练习来支撑。

摘要： 对影响运动员最佳竞技表现的训练学因素进行系统梳理与解析,认为:运动员的最佳竞技表现受众多因素的影响,遗传和训练是其中最为重要的2个因素;最佳竞技表现需要高水平的竞技能力和竞技状态做保障;有2类运动员可以获得高水平的竞技能力,即具有遗传天赋的“天才型”运动员和具有高度职业精神的“劳模型”运动员,无论哪类运动员都需要长期系统的训练才能发展竞技能力,形成最佳竞技状态,进而实现最佳竞技表现。

摘要： 目的:提高足球训练和比赛中内部训练负荷监控的客观性。方法:采用文献资料调研、测试等方法,以中国男足U21选拔队21名队员(年龄19.77±0.60岁,身高179.91±5.10 cm,体质量71.50±5.10 kg,BMI22.10±1.00)为研究对象,按前场、中场和后场3个位置进行分组,同时将运动形式分为训练和比赛两种状态,分别将RPE指标与心率指标进行相关性分析。结果:1)训练和比赛两种状态下,RPE与平均最大心率百分比之间相关性均较低;2)比赛状态下,所有队员s-RPE与Banister’s Trimp和Edwards’s TL均显著相关(P<0.05),训练状态下,显著相关的比例分别为66.7%和52.4%(P<0.05);3)训练状态下,中场队员s-RPE与Banister’s Trimp和Edwards’s TL显著相关(P<0.05)的比例最高,分别为83.3%和66.7%,|R|的中位数分别为0.81和0.78。结论:s-RPE评价比赛状态下内部负荷量更为客观;训练状态下s-RPE评价中场球员内部负荷量更为客观。

摘要： 本研究旨意通过实验测试法、数理统计法与专家访谈法，对8名高水平业余男子马拉松选手进行8周的训练负荷特征进行跟踪分析研究，对运动员的训练负荷进行分析，选取Edwards'TRIMP理论对训练周负荷进行量化，探索负荷的量化对运动表现的关系，为评价运动员在训练中的负荷提供数据支持，提高运动训练的科学性。

摘要： 备战伦敦奥运会期间我国20公里竞走4人创造新亚洲记录.伦敦奥运会上取得1金3铜的历史突破.竞走项目走出低谷.对训练负荷安排成功经验总结很有必要.研究发现优秀竞走20公里运动员在年度训练量上突破，平均提高24.8%。备战年度训练目标任务具有单周期特点、冬季夏季训练周负荷量具有双周期特点，比赛具体阶段任务具有板快训练特点，达到很好的融合。坚持了80%～100%强度负荷量为核心训练。

摘要： 本文通过训练后即刻与次日晨尿十项的统计，从训练负荷与恢复情况两方面进行分析，明确其对中长跑训练的指导作用与意义，对科学训练提供参考和帮助，总结出了可反映训练负荷的指标，可反映运动恢复的指标，建议对RBC、PRO、KET出现较高阳性值的运动员重点关注，LEU出现阳性值的要密切关注，对连续出现阳性值的调整训练计划等方面的结论。

摘要： 跟踪记录了我国皮划艇激流回旋队三名重点运动员备战08年奥运会07-08年冬训6个月的训练内容和训练负荷，并结合四次耐力测试和两次力量测试，对三名重点运动员进行了个案研究。测试结果反映三名重点运动员有氧耐力能力和力量能力得到提高，负荷分析结果显示此冬训期间重视了低强度有氧耐力训练，有效实现了传统力量训练和核心力量训练的互补性和独立发展性。性别差异、艇位(领桨和跟桨)差异和个体差异在训练中有待进一步区别对待。

摘要： 训练负荷是训练安排的核心所在，在理论研究和实践训练中也是最难把握的问题。为了对我国女子马拉松训练有较为深刻的认识，文章选择从训练的核心问题--训练负荷入手。对我国女子马拉松年度的负荷特点进行总结、分析和探索，以利于更好地指导训练实践。文章通过多种研究方法和视角，初步形成了对我国女子马拉松训练负荷安排特点的基本认识和了解;我国女子马拉松队伍整体的较大负荷年、周、日训练量分别集中在7000～9000km、160～250km和30～45km之间，日负荷基本没有超过50km的，优秀选手年度训练量相对偏小;强度训练课安排的周期一般为3～4天，两个相类似的大强度训练课的间隔则更长;持续训练中，教练员通常以400m和1000m分段速度来控制训练强度。强度间歇训练一般为400m间歇跑为主，文章也对我国优秀选手训练强度的控制情况进行了实际的分析和研究。

摘要： 高原训练作为一种有效的训练手段,已经广泛应用于发展专项耐力的训练之中.通过对内蒙古竞走队重点男队员徐发光备战第十三届全国运动会赛前高原训练安排的研究,分析其高原环境下的训练负荷与生物学指标特征规律,为进一步探索竞走类项目的高原训练模式提供成功经验.

摘要： 本文通过逻辑分析和案例分析等研究方法并结合自身实际的训练经验对目前我国田径训练专项化程度进行剖析研究得出：传统训练理念从训练周期划分到运动负荷安排多以一般身体素质训练为主对专项核心竞技能力提高不明显；对新训练理念体系构建还不完善导致教练员运用新理念时处于模仿阶段称不上是专项训练；对生物学及训练学原则下决定的专项训练规律认识还不清楚导致运动负荷安排针对性不强；训练理念多元化背景下我们田径训练还没能够做到取己所需、设计加工后实施到训练中，导致目前的专项训练核心、重点突出不明显，专项化程度低。

摘要： 本次研究的目的是：检验标准的、力量和心血管联合训练计划对于慢性背痛病人在肌力增长和疼痛感知方面的疗效。对训练计划中的质量进程标准化61个患有慢性腰背痛的病人在18次训练课之前及之后都要进行测试。训练包括力量和心血管能力练习。整个训练过程都标准化，并伴随质量程序管理。训练负荷和参数依据第一次训练课中所进行的目标测试作业结果(等长测试)。训练负荷随着课次逐渐轻微地增加。力量训练是使用一个具有软件控制生物机体反馈模式的特定训练器来进行的一训练参数。例如：强度、训练持续时间、间隔时间、训练组数和每组的次数，每次的速度都由软件程序控制。结果显示对研究组的训练程序取得肯定的效果，效果在力量增长、肌肉比和主观疼痛感觉上体现，腰后仲和腰屈曲运动的最大力量增长在男性和女性都有明显的提高，屈/伸肌肉比变化明显，主观疼痛感觉显示对于两个性别的人群都有明显的减弱，对照组显示没有明显的改变。

摘要： 网球运动是一种由诸多连续的短时爆发性动作组成的、多间歇性的、持续剧烈的对抗运动项目,它具有短时间、高强度、高密度的运动特点,属于技能主导类隔网竞技项目,它需要运动员必须要具有良好的身体素质,具备良好的体能和持久的耐力.从而表现出高超的技战术能力.毫无疑义,完全对运动训练过程进行监控是一个复杂的系统工程.主要监测有三个方面:体能;技战术能力;心理智能.而运动技术是在负荷基础上体现出来的.本文根据研究可行性及实践需要,在研究网球运动特征的基础上,探究网球训练的负荷监控的评定方法以及所能获取的技战术实际参数,即非接触测试得到的运动学参数,进而探讨负荷与技战术能力监控对网球运动训练的可行性和必要性.

摘要： 网球运动是一种由诸多连续的短时爆发性动作组成的、多间歇性的、持续剧烈的对抗运动项目,它具有短时间、高强度、高密度的运动特点,属于技能主导类隔网竞技项目,它需要运动员必须要具有良好的身体素质,具备良好的体能和持久的耐力.从而表现出高超的技战术能力.毫无疑义,完全对运动训练过程进行监控是一个复杂的系统工程.主要监测有三个方面:体能;技战术能力;心理智能.而运动技术是在负荷基础上体现出来的.本文根据研究可行性及实践需要,在研究网球运动特征的基础上,探究网球训练的负荷监控的评定方法以及所能获取的技战术实际参数,即非接触测试得到的运动学参数,进而探讨负荷与技战术能力监控对网球运动训练的可行性和必要性.

摘要： 本发明涉及一种用于负荷训练机的负荷控制装置，包括多个配重片(17)，其装配到底座(11)上的支撑(10)之间的一对直立引导件(16)使得配重片可滑动地上下运动并且具有矩形锁定槽(170)；布置在底座(11)的前表面上的主体(2)，其具有与配重片(17)的锁定槽(170)对应的多个插入孔(20)并且具有安装了保持器(14)的顶部；以及罩(4)，其布置在主体(2)的前表面上并且具有插入到插入孔中(20)的多个锁定销构件(5)。每个锁定销构件(5)包括：矩形制动器(51)、轴销(52)、按钮(54)以及圆锥形线圈弹簧(53)。制动器(51)具有向内凹陷的凹部(512)、从凹部(512)的两侧突出的突起(514)以及从制动器(51)的两侧突出的锁定突起(515-1，515-2)。轴销(52)连接到制动器(51)的前端。按钮(54)布置在轴销(52)的前端上。圆锥形线圈弹簧(53)布置在按钮(54)和轴销(52)之间。

摘要： 本发明公开了负荷测量系统、步行训练系统、负荷测量方法和存储介质。一种负荷测量装置包括获取单元、第一提取单元、第二提取单元和输出单元。所述获取单元获取从负荷分布传感器输出的测量信息，所述负荷分布传感器检测从受试对象的脚底接收到的负荷分布。所述第一提取单元基于所述测量信息提取负荷值等于或大于第一阈值的区域作为第一区域，并且检测所述第一区域作为脚底区域。所述第二提取单元从以所述第一区域为基准定义的再提取目标区域提取负荷值等于或大于第二阈值的第二区域，并且将所述第二区域添加到所述脚底区域，所述第二阈值小于所述第一阈值。所述输出单元输出与所述脚底区域的负荷分布相关的信息。

摘要： 本发明公开了一种电力负荷预测模型的训练方法、装置及电力负荷预测方法。电力负荷预测模型包括全卷积神经网络FCN和长短期记忆网络LSTM，该训练方法包括：获取当前训练周期的训练数据集，其中，训练数据集包括历史负荷的时间序列数据；将训练数据集中的时间序列数据输入当前训练周期的电力负荷预测模型，得到当前训练周期的电力负荷预测值；基于当前训练周期的电力负荷预测值和当前训练周期的电力负荷真实值，确定当前训练周期的损失函数；根据当前训练周期的损失函数调整当前训练周期的电力负荷预测模型的参数。利用该训练方法得到的电力负荷预测模型可处理大体量的时间序列数据，且具有预测精准度高的优点。

摘要： 本发明涉及一种负荷测量系统、步行训练系统、负荷测量方法和存储介质。所述负荷测量系统包括获取单元、负荷计算单元和输出单元。所述获取单元获取负荷分布传感器的传感器输出信息，所述负荷分布传感器检测从受检者的脚底接收的负荷分布。所述负荷计算单元基于所述传感器输出信息和基于所述传感器输出信息指定的负荷区域的几何信息计算总负荷值，所述几何信息至少包括所述负荷区域在水平方向上的周长。所述输出单元输出所述总负荷值。

摘要： 本公开提出了一种负荷预测方法、负荷预测模型的训练方法及相关设备，涉及深度学习等人工智能领域，方法包括获取历史负荷时序数据与历史外源性时序数据和预测时间范围内的可预知外源性时序数据；获取在历史外源性时序数据影响下历史负荷时序数据的第一负荷变化信息，并提取第一负荷变化信息对应的第一特征；根据第一特征，获取在可预知外源性时序数据影响下，预测时间范围内的第一预测负荷时序数据；根据第一预测负荷时序数据，获取预测时间范围内的目标预测负荷时序数据。本公开中，实现了基于外源性时序数据的负荷预测，提高了负荷预测的准确性，使得负荷预测方法具备了更好的适用性和实用性，优化了负荷预测方法。

摘要： 本发明公开了一种短期负荷预测方法、短期负荷预测模型训练方法、装置、可读介质及电子设备，该方法包括：获取待预测数据，待预测数据包括负荷时序数据和影响因素数据；基于负荷时序数据和已训练的预测模型中的长短期记忆网络，获取第一负荷时序特征；基于影响因素数据和已训练的预测模型中的全连接网络，获取影响因素特征；基于第一负荷时序特征、影响因素特征和已训练的预测模型中的输出网络，获取短期负荷预测结果。本发明提供的技术方案通过引入多源数据即负荷时序数据和影响因素数据，并利用长短期记忆网络和全连接网络准确学习到多源特征即第一负荷时序特征和影响因素特征，从而使得基于多源特征获取到的短期负荷预测结果准确性较高。

摘要： 本发明提供一种用电负荷预测模型训练、用电负荷预测方法及装置，该训练方法主要包括：获取预设时间段内多个时刻的用电负荷的历史数据，历史数据包括各时刻的用电负荷功率；根据预设负荷特征指标提取历史数据的特征值；根据用电负荷功率和特征值构建特征训练样本；根据当前时刻及当前时刻之前的特征训练样本和下一时刻的特征训练样本构建预测模型训练样本集；根据预测模型训练样本集对神经网络模型进行训练，得到用电负荷预测模型。通过实施本发明提供的用电负荷预测模型训练方法，能够充分挖掘历史数据中用电负荷的特点，训练出精度更高的用电负荷预测模型。

摘要： 本发明涉及电力负荷监测技术领域，具体涉及一种非侵入式负荷识别模型训练方法、负荷监测方法及装置。该监测方法包括：通过物联网设备在用户电力入口处获取原始负荷监测数据，获取电器的使用情况；对原始负荷监测数据依次进行降噪处理和时频分解处理；选取部分负荷监测数据，获取对应的时间数据和频率数据作为训练样本，以电器的使用情况作为识别结果，通过训练卷积神经网络构建负荷识别模型。本发明的非侵入式负荷识别模型训练方法根据时频分解后的负荷监测数据对卷积神经网络进行训练，构建负荷识别模型，本发明的非侵入式负荷监测方法及系统基于上述负荷识别模型输入负荷监测数据以识别用户电器使用情况，提高了负荷识别的准确度和识别效率。

摘要： 本发明涉及一种用于负荷训练机的负荷控制装置，包括多个配重片(17)，其装配到底座(11)上的支撑(10)之间的一对直立引导件(16)使得配重片可滑动地上下运动并且具有矩形锁定槽(170)；布置在底座(11)的前表面上的主体(2)，其具有与配重片(17)的锁定槽(170)对应的多个插入孔(20)并且具有安装了保持器(14)的顶部；以及罩(4)，其布置在主体(2)的前表面上并且具有插入到插入孔中(20)的多个锁定销构件(5)。每个锁定销构件(5)包括：矩形制动器(51)、轴销(52)、按钮(54)以及圆锥形线圈弹簧(53)。制动器(51)具有向内凹陷的凹部(512)、从凹部(512)的两侧突出的突起(514)以及从制动器(51)的两侧突出的锁定突起(515-1，515-2)。轴销(52)连接到制动器(51)的前端。按钮(54)布置在轴销(52)的前端上。圆锥形线圈弹簧(53)布置在按钮(54)和轴销(52)之间。

摘要： 本发明公开了用于电动汽车充电站的负荷预测模型的训练方法及训练装置、存储介质、设备。训练方法包括：获取充电站若干时刻的历史负荷状态数据，每一时刻的历史负荷状态数据包括多类历史变量数据以及相应的真实负荷数据；利用预设模型依次对每一时刻的每一类历史变量数据进行单独预测，以生成多组预测负荷数据；根据强化学习方法，并利用多组预测负荷数据和真实负荷数据对待训练的负荷预测模型的权重数据组进行训练。通过使用多种历史变量数据，提升了预测精度。同时使用相空间重构技术，从输入数据中提取更多有用的信息，提高了模型的计算性能。使用GRU神经网络对输入数据进行预测，加快了计算速度，并结合Q学习算法，提升了模型的预测精度。