文摘
由于地理和自然条件,滑雪事件的发展在中国更强的抵抗力,和训练场馆,方法,和概念不足,使得中国滑雪者很难取得一些进展,渴望在这个领域的最高峰。本研究的目的是探索和分析调查数据的滑雪者在夏天训练的专业体能训练基于大数据。大数据是用来调查和分析的特殊体能训练在夏天滑雪训练。基于数据的专业体能训练的滑雪者在夏季训练大数据下,滑雪者在夏天训练的现状是检查,和局限性相比,改进传统的滑雪者体能训练。结果表明,基于大数据的特殊体能训练滑雪者在夏天更可行的培训,和提高训练效果明显比传统的体能训练。培训效果的方法可以更有效地解决困难在夏季训练滑雪者和理解操作的要点。
1。介绍
长期耐力训练理想情况下将导致更好的性能和生理指标。这些生理指标的变化来衡量科学家和教练提供有价值的分析信息训练的影响(1]。然而,目前这些生理指标信息不足改变精英耐力运动员在数月乃至数年的训练和这些变化如何影响性能。这些信息是至关重要的理解培训计划来提高性能已经非常训练有素的耐力个人(2]。
在夏季训练,训练计划的设计应该遵循当地条件的特点。每个事件的培训计划是一个结构化的培训系统建立了不同时期和不同的每个运动员的运动特征(3]。完整的在雪地上滑雪,运动员追求速度和困难的过程。这需要非常高的强度、灵活性、敏捷性和协调性的运动员。因此,简单的基本体能训练为运动员在这个事件是不够的。然而,并没有专门为这个项目体能训练理论体系(4]。
Yueliang和Pidek5]提到,身体健康是训练的结果,通过使用特殊的方法,和身体健康有一定的方向性,适应特定项目的结果。高山滑雪比赛需要物理、技术和社交技巧。Gilgien et al。6]描述了运动员如何管理的多步方法的培训。特别重要的特定方面的运动,如刺激影响培训的组织、培训与急性和慢性损伤,在海拔训练在寒冷地区,滑雪训练和测试的有效性和成功。Kearlson et al。7]描述的耐力训练和频率的疾病被一群训练有素的越野(XC)滑雪者使用他们的进化从初级到高级水平。培训和绩效的变化31个训练有素的XC滑雪者使用线性mixed-effects模型检查。此外,自我障碍的发生事件的变化研究了使用发病率比率,和自我报告的疾病之间的关系和培训能力使用线性混合效应模型分析了在23滑雪者的子群。据报道,一群训练有素的XC滑雪者线性改进他们的耐力训练卷每年。这主要是通过低强度的增加和少量的体育专业训练完成。此外,更高的训练卷相关的较低的自我报告疾病的天数。
梅尔et al。8)描述的物理和生理属性世界杯滑雪者。共有48滑雪者包括20个女性和男性28的奥地利滑雪团队训练之前和之后进行调查。物理特征如年龄、身高、体重指数、体脂肪和大腿围从每个球员都被记录下来。他们验证,实践经验提供专业滑雪的成功依赖于多个生理变量。
作者在9)相比,挪威和俄罗斯精英的训练负荷容量分布在一年期macrocycle越野滑雪者。锥体模型使用的强度比在整个macrocycle,和中等强度耐力训练在竞争时期的体积保持不变。比较分析的训练负荷体积分布在挪威和俄罗斯越野滑雪者透露大量的相似之处。
Losenegard et al。10)观察有氧和无氧的变化量和性能在一群精英越野滑雪者在一个完整的体育会议。13名球员在初始测试,中间,和最后的准备阶段。所有的球员获得单独训练,和完整的培训记录成不同强度特征区域和运动方法。完整的培训成交量最大的夏季和拒绝向通过冬季,而高强度训练的能力增加。得出结论,有显著主效应在测试会话。保持在查看上述研究工作,本文的目的是提高专业水平的滑雪者。为此,调查数据的滑雪者的暑期培训特定的物理检查和分析。通过大数据的基本理论的概述,大数据派生的核心技术和调查数据的研究和分析完成。
其余的手稿的结构如下。节2,不同的体能训练内容数据库大数据解释道。部分3说明了各种方法用于数据收集。这项研究的结果发表在部分4,部分5是结论。
2。体能训练的滑雪者在夏季训练基于大数据
2.1。特定的物理培训内容
基于五周训练计划和实现中国国家队的训练内容是根据培训内容的类型分类。内容分为特殊技术,有氧耐力、平衡能力,敏感的协调,破裂速度,核心力量,和基本能力。培训内容和比例如图1。其中,各种体能的训练占总额的80%的内容,和特殊技术培训在蹦床上只占20%。在特殊的体能训练,核心力量训练比例最大,占整个的30%培训。有氧耐力训练占比例最小的,只有4%的占整个培训内容。
2.2。力量训练
2.2.1。训练方法
在体育运动中,每个体育训练方法是独特的,都有自己的优缺点。某些类型的培训补充特定的运动如一致的培训工作与马拉松的运动员和体育教练和运动员应该知道如何最好的合作培训项目。经过很长一段时间的总结和思考,教练经常使用转向等动作和把握起飞后在蹦床上陆地训练(11]。在陆地上,等训练方法将跳,站在三级跳远,和翻筋斗,然后有一个跳高平台、旋转,滑板和降落训练方法,但许多方法并不容易进行定量测试,所以最常用的方法是跳垂直高度和评估它的空气。运动员的比强度水平,之前和之后的训练,如图2。可以看出,跳的高度后更重要的培训与运动员的跳跃前培训。
2.2.2。辅助手段
在力量训练中,它是自然的基本培训困难的技术,而这些技术相互补充(12]。的力量训练是指肌肉收缩的方法。在运动生理学,肌肉收缩分为静态和动态收缩。目前,中国国家队的基本力量训练包括heel-lifting只有五个训练方法包括hip-twisting、原位突进和leg-jumping,步进,high-leg-jumping,仰卧位leg-lifting。
2.2.3。快速扩张和收缩复合训练系统
快速扩张复合训练不同于特殊力量锻炼,它将使运动员训练的肌肉达到最大强度在最短的培训时间13]。这个练习的最终目标是培养运动员的爆发力。简单地说,快速扩张和收缩复合训练主要训练运动员的爆发力在滑雪和雪技能活动。
2.2.4。全身抵抗运动(硫氧还蛋白)暂停训练系统
硫氧还蛋白是一种新的锻炼方法,它使用体重和重力作为构建强度抵抗,平衡,协调,关节稳定,核心,和灵活性。建设力量,减肥,增强耐力和灵活性,TRX悬挂教练可以用来实现健身目标。硫氧还蛋白的应用,稳定力量的训练方法和爆炸强度花样滑冰相同的事件组用于参考,和加强核心功能的方法培训,暂停训练,和超级等长训练是用来训练的运动员14]。
2.3。平衡训练
平衡能力保持在控制身体动作和许多运动的重要组成部分。练习改善平衡都包含在一个平衡的锻炼计划。改善平衡的好办法是核心肌群,帮助维持身体姿势15]。平衡训练的重要内容之一,雪特别体能训练技能。它贯穿整个训练周期的所有阶段。在体能训练内容准备期间,安排训练负荷是仅次于力量训练、平衡能力、质量和强度。协调质量和灵活性都是互相联系又互相影响。表1显示了2013中国年度周期训练计划的安排。
2.4。速度训练
运动员完成比赛的时间取决于运动员的完美协调的回转运动迅速穿过雪包,顺利降落航空技术动作完成后,完成既定的路线和行动,来完成一系列的动作组合在很短的时间内(16]。雪技能运动员花大部分时间训练non-snow季节的土地。他们在不同距离练习短跑,强调节奏和最大速度运行速度不同。通过短途速度训练,运动员的能力促进运动员的身体肌肉活动和生产提高移动速度。特殊的体能训练内容,由于雪的特色技能,改善下肢的快速运动的能力。建议控制运行的时间在10 ~ 30秒内,每组执行5 - 10次,群体之间的间隔1 - 2分钟。
2.5。特殊技能培训
特殊技能培训强调的技能和方法的技术应用技能竞赛。特殊技术培训包括滑板训练,马的头部降落训练,垫训练,反弹网培训和均衡器训练。这些练习更有针对性的帮助下设备培训目标指向特定的技术。例如,滑板培训和均衡器训练基本的滑动,平衡力量,和边缘的技能培训。另一方面,训练在垫子上,网的目的是培训的特殊力量和空中运动所需空间的感觉。
2.6。原则系统的分布式database - 1 (SDD-1)算法
SDD-1是世界上第一个分布式数据库系统的查询(17]。分布式数据库系统的查询本系列的技术使用semijoin关系代数操作。考虑到关系R和年代的选择因子公式semijoin操作R∝年代如下: 卡(π一个(年代)后的元组数的共同属性的投影操作R和年代来年代和卡(年代)的数量关系的元组年代。
有益的semijoin可以计算如下:让R和年代是两个关系,当
如果结果是正确的,那么semiconnectionR∝年代被称为semiconnection有益。
SDD-1查询算法获得有益的帮助下semiconnections循环迭代。每一次有益semiconnection,减少网络数据传输量。最后,该网站最大的被选中作为数据的数据量设备网站。SDD-1查询算法主要分成两部分执行时(18,19]。在第一部分中,基本算法,然后执行该算法优化后执行。基本算法,效率,收入,成本,和其他信息的每个semijoin得到,这个统计信息用于减少装配不同的semijoins,最后执行策略。postoptimization算法,算法的基本执行策略进行了优化,使最终的执行策略更有效。
3所示。特殊的体能训练的滑雪者在夏季训练基于大数据
3.1。主题
为了使实验结果更加科学和有效,本研究比较了传统的特殊体能训练的滑雪者在夏天训练的特殊体能训练基于大数据的滑雪者。为此,数据的可行性滑雪者的夏天收集特定身体健康。问卷调查法获取第一手数据通过调查其成员在某个地方滑雪训练基地。进一步调查和分析的特殊物理效应基于大数据训练,这个实验也进行了网络采访相关研究专家。这次采访的专家的性别比例等于保证实验数据的科学性。十点系统使用,1表示反对,10表示批准,和获得的结果进行了分析,利用层次分析法(AHP)计算。层次分析法(AHP)是一种方法,分析和整理困难的决定,使用数学和心理学。
3.2。研究方法
研究方法的方案和技术用于收集数据或证据分析揭露新信息或创建一个更好的理解主题。在这项研究中,以下研究方法被用于数据收集。(我)问卷调查方法。这个实验建立了一个基于采访相关专家有针对性的问卷调查。调查在一个半封闭形式,它的目的是促进正确的调查对象填充。(2)实地研究方法。本研究进行了深入的滑雪训练基地,进行面对面的采访滑雪者和记录数据,并编制记录数据。这些数据不仅提供了理论支持,本文的主题选择,还提供了本文的最终研究成果。(3)视频观察法。通过观看视频的滑雪技能竞争在冬季奥运会上,使用与体育运动有关的软件,二维分析,和事件序列分析,每个阶段的时间和动作组合的雪运动技能获得,和雪的关键技术动作技能项目反复观看。它提供了一个参考分析的合理性和有效性的内容在雪地上体能训练技能。
4所示。实验分析
4.1。比较分析在夏天滑雪培训特别体能训练
为了分析效率的滑雪者的基于大数据的特殊体能训练方法,该方法的结果与传统的特殊体能训练在力量训练的所有部分。比较结果如表所示2和图3。
从图可以看出3和表2相比之下,传统的滑雪者在夏季培训特别体能训练,特殊的体能训练基于大数据的滑雪者在夏季训练是更好的比传统的特殊体能训练在力量训练的所有部分。拟议中的大数据方法报道74%,80%,67%,和69%的效率对于援助系统,复合训练系统,硫氧还蛋白系统,和其他人,分别与传统的体能训练方法的结果。此外,它表明,快速扩张和收缩复合训练系统是40%高于传统的训练效果,反映的可行性研究和分析夏季训练专项体能训练基于大数据的滑雪者。结果验证,滑雪者的基于大数据的特殊体能训练方法是更有效的比传统的特殊体能训练在力量训练的所有部分。
4.2。滑雪者的特殊物理性能的分析训练在夏季训练基于大数据
进一步调查的特殊体能训练在夏天滑雪训练基于大数据,进行网络采访相关专家和记录实验获得的数据,如表所示3和图4,分别。
从图可以看出4大多数专家都满意的特殊体能训练基于大数据的滑雪者在夏季训练。在平衡的情况下训练,总共13使用大数据技术专家感到满意。同样,十五专家满意使用大数据技术进行速度训练。同样,十三岁和11个专家赞成使用大数据技术的特殊技能培训等,分别。特别是在速度训练,训练效果比其他训练方法,这充分反映了基于大数据的滑雪者和夏天的广泛使用和有效性培训特殊的体能训练。
5。结论
滑雪训练的目的是开发特定的生理能力和运动系统的最大效率。这使运动员达到竞争速度的主要种族。除了训练和理想的方法,获得最高的性能水平的最重要的条件是在适当的时候选择一个特定的训练方法。
在这篇文章中,大数据技术被用来分析的专业体育锻炼的调查数据在夏天滑雪训练。大数据技术是用来调查滑雪者在夏天训练的现状,和缺点相比,改进传统的滑雪者体能训练。分析结果表明,基于大数据的特殊体能训练的滑雪者在夏天更高效的培训,和改善培训效果更加明显比传统体能训练的滑雪者。训练的结果提出特殊的体能训练方法能更有效地解决困难在夏季训练滑雪者和理解动作的要领。
数据可用性
在这项研究中给出的数据的结果包括在手稿中。
的利益冲突
作者宣称没有利益冲突。