Resumen

Las lesiones deportivas repercuten en la coherencia y sistematicidad del proceso de entrenamiento, así como en la formación del deportista y la mejora de su rendimiento. Muchos deportistas de talento han visto truncadas sus carreras debido a las lesiones deportivas. La prevención de las lesiones deportivas es la mejor manera de que los jugadores de baloncesto reduzcan las lesiones deportivas. Por otra parte, muchos entrenadores y atletas de equipos deportivos no son conscientes de la importancia de la prevención de las lesiones deportivas. Sólo se dan cuenta de que las funciones deportivas del cuerpo son anormales cuando sufre lesiones deportivas. En consecuencia, este artículo propone un modelo de predicción de lesiones deportivas basado en redes neuronales de teoría gris. En primer lugar, desde el punto de vista de un modelo único, se utiliza el modelo de intervalo desigual mejorado para predecir lesiones deportivas mediante la optimización del modelo de intervalo desigual en teoría gris. Los resultados muestran que es un buen predictor de lesiones deportivas, pero es un mal predictor del número medio de lesiones. A continuación, para superar las deficiencias de un único modelo, se utilizó un modelo de combinación de redes neuronales grises. Se determinó y estableció un modelo de combinación del modelo de intervalo de tiempo desigual y la red neuronal BP. El efecto de predicción mejora significativamente al combinar el modelo de mapeo de la red neuronal gris y el modelo de acoplamiento para predecir las dos características de las lesiones deportivas. Por último, los experimentos de simulación demuestran que el método propuesto es eficaz.

• Materias:Insuficiencia cardíaca Plataforma de servicios Filtro de orden óptimo Características clínicas Osteoporosis
• Subjects:Heart failure Platform services Optimal order filtering Clinical features Osteoporosis
• Palabras claves:lesiones deportivas, modelo de intervalos desiguales, teoría gris, red neuronal, modelo único, modelo de predicción de lesiones en atletas, modelo de combinación de redes neuronales grises, modelo de mapeo de redes neuronales grises, modelo de intervalos de tiempo desiguales, Muchos atletas con talento
• Keywords:sports injuries, unequal interval model, gray theory, neural network, single model, athlete injury prediction model, gray neural network combination model, gray neural network mapping model, unequal time interval model, Many talented athletes