递增负荷运动下摄氧量与心肺功能的关联性研究
发布时间：2021-04-15 03:28
目的:本研究以25名国家二级男性游泳运动员为研究对象,通过递增负荷运动测试收集22项心肺功能数据,采用Mantle检验和多元线性回归分析相结合的方法,探究影响摄氧量（VO2）的心肺功能指标;利用偏相关分析和贝叶斯线性回归分析相结合的方法分析与最大摄氧量（VO2max）密切相关的心肺功能参数,筛选VO2max响应最优的4种参数模型组合;基于4种最优的参数模型组合采用多元线性回归分析构建VO2max预测模型,并通过模型间比较分析不同模型性能下VO2max响应的心肺功能参数组合,进一步探究影响VO2max的心肺功能参数;综合分析VO2和VO2max影响因素的一致性和差异性,为专业游泳运动员的日常训练、体能监测、人才选拔等提供理论依据,为其他耐力性运动项目关于摄氧量和最大摄氧量的研究提供科学支持。方法:本研究针对性地选取25名山西某高校国家二级男性游泳运动员作为受试者,通过Monark型功率自行车和Quark b2型心肺功能仪进行递增负荷直至力竭的运动测试,获取运动测试过程中22项运动心肺功能参数（含VO2）的数据,并对所有数据进行标准化处理。（1）将每位受试者标准化后的数据均重采样为120个...
【文章来源】：山西大学山西省
【文章页数】：79 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
受试者VO2变化趋势
递增负荷运动下摄氧量与心肺功能的关联性研究34图3.3与显著偏相关的11项运动性指标和4种非运动性指标的箱线图3.2.3贝叶斯线性回归分析结果基于与VO2max显著偏相关的11项运动性指标和4种非运动性指标构建贝叶斯线性回归模型，获得共计65535种参数组合；通过计算贝叶斯因子效应值（各参数组合下贝叶斯因子值与最大贝叶斯因子值的比率）来评估各参数组合的优劣。贝叶斯因子效应值介于0~1之间，越接近1代表该参数组合模型与最优组合模型差异越校提取的前6种最优参数模型组合如图4所示，其中最优参数组合Bayesbest(VO2/HR+METS+Weight)、Bayes2nd(VO2/Kg+VO2/HR+Weight)、Bayes3rd(VE+VO2/HR+METS+Weight)、Bayes4th(VE+VO2/Kg+VO2/HR+Weight)的相对最优贝叶斯因子效应分别值为1.00、0.9962、0.8108和0.8081（图2），而第5种和第6种参数组合的相对最优贝叶斯因子效应值仅为0.1711和0.1705（图4）。选择前四种最优参数组合，这四种组合共包含了VO2/HR、METS、Weight、VO2/Kg、VE五个参数，且每种组合均包含参数VO2/HR和Weight。图3.4基于贝叶斯线性回归最优6种模型参数组合的相对效应图
递增负荷运动下摄氧量与心肺功能的关联性研究34图3.3与显著偏相关的11项运动性指标和4种非运动性指标的箱线图3.2.3贝叶斯线性回归分析结果基于与VO2max显著偏相关的11项运动性指标和4种非运动性指标构建贝叶斯线性回归模型，获得共计65535种参数组合；通过计算贝叶斯因子效应值（各参数组合下贝叶斯因子值与最大贝叶斯因子值的比率）来评估各参数组合的优劣。贝叶斯因子效应值介于0~1之间，越接近1代表该参数组合模型与最优组合模型差异越校提取的前6种最优参数模型组合如图4所示，其中最优参数组合Bayesbest(VO2/HR+METS+Weight)、Bayes2nd(VO2/Kg+VO2/HR+Weight)、Bayes3rd(VE+VO2/HR+METS+Weight)、Bayes4th(VE+VO2/Kg+VO2/HR+Weight)的相对最优贝叶斯因子效应分别值为1.00、0.9962、0.8108和0.8081（图2），而第5种和第6种参数组合的相对最优贝叶斯因子效应值仅为0.1711和0.1705（图4）。选择前四种最优参数组合，这四种组合共包含了VO2/HR、METS、Weight、VO2/Kg、VE五个参数，且每种组合均包含参数VO2/HR和Weight。图3.4基于贝叶斯线性回归最优6种模型参数组合的相对效应图
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于身高、体重及肺活量的大学一年级男生最大摄氧量推算方法研究[J]. 王念辉,洪平,苏中军. 中国运动医学杂志. 2018(03)
[2]基于BP人工神经网络的大学生最大摄氧量估测模型研究[J]. 孙忠伟,马永平,马慧敏,张冰. 中国体育科技. 2016(03)
[3]置疑最大摄氧量——测试方法与判定标准[J]. 彭莉. 体育科学. 2011(07)
[4]摄氧效率斜率:评价成人心肺功能储备的新指标[J]. 李寿霖,孟申,陈思远,张焱,雒生杰,刘杰. 中国康复理论与实践. 2009(07)
[5]多元线性回归的预测建模方法[J]. 王惠文,孟洁. 北京航空航天大学学报. 2007(04)
本文编号：3138579
【文章来源】：山西大学山西省
【文章页数】：79 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
受试者VO2变化趋势
递增负荷运动下摄氧量与心肺功能的关联性研究34图3.3与显著偏相关的11项运动性指标和4种非运动性指标的箱线图3.2.3贝叶斯线性回归分析结果基于与VO2max显著偏相关的11项运动性指标和4种非运动性指标构建贝叶斯线性回归模型，获得共计65535种参数组合；通过计算贝叶斯因子效应值（各参数组合下贝叶斯因子值与最大贝叶斯因子值的比率）来评估各参数组合的优劣。贝叶斯因子效应值介于0~1之间，越接近1代表该参数组合模型与最优组合模型差异越校提取的前6种最优参数模型组合如图4所示，其中最优参数组合Bayesbest(VO2/HR+METS+Weight)、Bayes2nd(VO2/Kg+VO2/HR+Weight)、Bayes3rd(VE+VO2/HR+METS+Weight)、Bayes4th(VE+VO2/Kg+VO2/HR+Weight)的相对最优贝叶斯因子效应分别值为1.00、0.9962、0.8108和0.8081（图2），而第5种和第6种参数组合的相对最优贝叶斯因子效应值仅为0.1711和0.1705（图4）。选择前四种最优参数组合，这四种组合共包含了VO2/HR、METS、Weight、VO2/Kg、VE五个参数，且每种组合均包含参数VO2/HR和Weight。图3.4基于贝叶斯线性回归最优6种模型参数组合的相对效应图
递增负荷运动下摄氧量与心肺功能的关联性研究34图3.3与显著偏相关的11项运动性指标和4种非运动性指标的箱线图3.2.3贝叶斯线性回归分析结果基于与VO2max显著偏相关的11项运动性指标和4种非运动性指标构建贝叶斯线性回归模型，获得共计65535种参数组合；通过计算贝叶斯因子效应值（各参数组合下贝叶斯因子值与最大贝叶斯因子值的比率）来评估各参数组合的优劣。贝叶斯因子效应值介于0~1之间，越接近1代表该参数组合模型与最优组合模型差异越校提取的前6种最优参数模型组合如图4所示，其中最优参数组合Bayesbest(VO2/HR+METS+Weight)、Bayes2nd(VO2/Kg+VO2/HR+Weight)、Bayes3rd(VE+VO2/HR+METS+Weight)、Bayes4th(VE+VO2/Kg+VO2/HR+Weight)的相对最优贝叶斯因子效应分别值为1.00、0.9962、0.8108和0.8081（图2），而第5种和第6种参数组合的相对最优贝叶斯因子效应值仅为0.1711和0.1705（图4）。选择前四种最优参数组合，这四种组合共包含了VO2/HR、METS、Weight、VO2/Kg、VE五个参数，且每种组合均包含参数VO2/HR和Weight。图3.4基于贝叶斯线性回归最优6种模型参数组合的相对效应图
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于身高、体重及肺活量的大学一年级男生最大摄氧量推算方法研究[J]. 王念辉,洪平,苏中军. 中国运动医学杂志. 2018(03)
[2]基于BP人工神经网络的大学生最大摄氧量估测模型研究[J]. 孙忠伟,马永平,马慧敏,张冰. 中国体育科技. 2016(03)
[3]置疑最大摄氧量——测试方法与判定标准[J]. 彭莉. 体育科学. 2011(07)
[4]摄氧效率斜率:评价成人心肺功能储备的新指标[J]. 李寿霖,孟申,陈思远,张焱,雒生杰,刘杰. 中国康复理论与实践. 2009(07)
[5]多元线性回归的预测建模方法[J]. 王惠文,孟洁. 北京航空航天大学学报. 2007(04)
本文编号：3138579
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