O MODELO DE ALERTA PRECOCE DE ESPORTES DE PISTA E CAMPO BASEADO NO ALGORITMO DE REDE NEURAL RBF

AUTOR(ES)
FONTE

Rev Bras Med Esporte

DATA DE PUBLICAÇÃO

2021-09

RESUMO

RESUMO Antecedentes: O atletismo desempenha um papel muito importante nos esportes competitivos. A força do atletismo representa diretamente o nível de competição esportiva de um país. Objetivo: Este trabalho teve como objetivo estudar o modelo de advertência em esportes de atletismo baseado em redes neurais de função de base radial (RBF). 100 atletas de destaque foram tomados como objetos de pesquisa. O método de pesquisa por questionário foi adotado para contar os fatores de risco de lesões dos atletas e os treinadores foram consultados para avaliar a qualidade geral, estrutura e conteúdo do questionário. Métodos: Um modelo de alerta precoce de pista e campo baseado na rede neural RBF é estabelecido e os resultados são analisados. Resultados: Os resultados mostraram que o número de pessoas que consideraram o questionário relativamente completo (92%) foi consideravelmente maior do que o de muito completo (2%) e relativamente completo (6%) (P <0,05). O número de pessoas que pensaram que a estrutura do questionário era relativamente perfeita (45%) foi notavelmente maior do que a das muito perfeitas (18%) (P <0,05). O resultado do teste de semifiabilidade sugeriu que a confiabilidade do questionário foi de 0,85. Testes em 10 amostras mostraram que o erro entre o modelo de rede neural RBF e os resultados reais foi basicamente controlado entre −0,04 ~ 0,04. Conclusões: Após o teste da biblioteca de amostras, o modelo de advertência em esportes de atletismo sob a rede neural RBF pode obter resultados relativamente favoráveis. Nível de evidência II; Estudos terapêuticos- investigação dos resultados do tratamento.

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