基于BP神经网络的最大摄氧量预测方法研究

• 作者: 刘韵婷 孔振兴 张一民 郭辉
• 来源期刊: 实验室科学
• 学科: 教育
• 关键词: 心肺运动试验 最大摄氧量 BP神经网络 心肺功能 6min上下楼梯试验
• 年，卷（期）: 2020,（5）
• 所属期刊栏目: 实验研究
• 页码范围: 44-48
• 页数: 5页
• 分类号: G482
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-4305.2020.05.012

摘要

心肺功能能力是影响人体健康的重要指标之一, 其中心肺运动试验中所测得的最大摄氧量是评价心肺功能的金标准.然而心肺运动试验所需的设备昂贵, 方法复杂, 测试场地具有一定的局限性.提出使用BP神经网络来建立预测模型, 结合6 min上下楼梯试验中的主要指标来预测人体最大摄氧量.首先验证6 min上下楼梯试验中上下楼梯台阶数与最大摄氧量之间的相关性; 之后讨论其它生理指标与最大摄氧量之间的相关性, 用以确定BP神经网络预测模型输入量的选择; 最后使用实验数据对网络进行训练, 通过预测结果分析调整网络参数, 从而得到最优的网络模型. MATLAB仿真分析结果证实了将BP神经网络用于人体最大摄氧量估计的可行性和有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘韵婷		17	12	2.0	2.0
2	郭辉		1	0	0.0	0.0
3	孔振兴		1	0	0.0	0.0
4	张一民		1	0	0.0	0.0