用隐藏的马尔科夫模型进行玩家活动和负载分析:橄球联盟的新应用
Neil Watson1, Sharief Hendricks1,2, Dan Weaving2,3,4
1University of Cape Town.
Research quarterly for exercise and sport
|July 23, 2024
概括
隐藏的马尔科夫模型 (HMMs) 有效地将复杂的橄球联赛球员运动分类为不同的状态. 这些模型揭示了分数差异和时间如何影响球员活动,将训练与比赛负载区分开来.
科学领域:
- 运动科学 运动科学 运动科学
- 生物力学 生物力学
- 数据科学数据科学数据科学
背景情况:
- 橄球联盟中的球员运动是复杂的和时空的,这使得强大的活动和负载测量具有挑战性.
- 现有的模型往往忽略了时间变化的因素和各种运动维度的整合.
- 同时分类活动状态和分析过渡影响是未被充分探索的.
研究的目的:
- 展示隐藏的马尔科夫模型 (HMMs) 用于数据驱动的多变量玩家运动状态的分类.
- 为了研究分数差异和过期比赛时间对球员活动状态的影响.
- 为了比较训练和比赛背景之间的球员活动和负载配置文件.
主要方法:
- 应用HMM到全球定位系统 (GPS),加速度计和专业橄球联盟球队的心率数据.
- 分析了来自60次训练和35场比赛的数据.
- 确定了不同的参与者活动状态和过渡影响.
主要成果:
- 在训练和比赛中,HMM成功地将复杂的球员运动分类为不同的活动状态.
- 积分差异和比赛时间的流逝显著影响了比赛期间球员活动状态之间的过渡.
- 在训练和比赛之间观察到活动和负载配置文件的显著差异.
结论:
- 在橄球联赛中,HMM提供了一个强大的,数据驱动的方法来分析球员活动和负载.
- 这种方法解释了玩家移动的复杂性和时间变化的性质.
- HMM为推进各个学科的体育科学和绩效分析研究提供了潜力.
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