在强化训练期间区分急性疲劳和过度训练,使用递归最小平方算法与可变剂量反应模型相结合
Thierry Busso1, Sébastien Chalencon2
1Laboratoire Interuniversitaire de Biologie de la Motricité, Université Jean Monnet Saint-Etienne, Lyon 1, Université Savoie Mont-Blanc, EA 7424, F-42023, Saint-Etienne, France. busso@univ-st-etienne.fr.
European journal of applied physiology
|December 22, 2024
概括
一个时间变化的模型可以通过分析训练后的表现变化来识别游泳者的超越. 这有助于教练调整训练负载,以防止过度训练和优化性能.
科学领域:
- 运动科学 运动科学 运动科学
- 运动生理学 运动生理学
- 生物机械建模 生物机械建模
背景情况:
- 过度训练综合征是精英体育运动的一个重大问题,影响运动员的表现和健康.
- 区分急性疲劳和功能过度劳累对于有效的训练周期化至关重要.
研究的目的:
- 评估一个可变剂量反应模型,以检测它在强化训练期间在游泳者身上超越能力.
- 评估时间变化的模型是否能够解释训练负载和性能的动态变化.
主要方法:
- 一个具有递归最小平方算法的时间变化模型被应用于来自八名游泳者的61周数据.
- 每天的训练负载 (游泳池和陆地) 和每两周一次的50米性能试验被记录下来.
- 模型的冲动反应每周计算一次,以评估训练课程后的性能变化.
主要成果:
- 通过在强化训练期间的绩效下降,随后在减少训练期间的恢复来确定功能超越.
- 时间变化的模型提供了明确的标记,区分过度伸展与急性疲劳.
- 增加的训练负载显示了急性负面影响的增加和延迟对表现的积极影响的减少.
结论:
- 每周的模型参数变化可以通过跟踪急性和延迟训练效应来诊断超越.
- 这些来自模型的信息可以帮助从业人员调整训练计划,以防止超越和优化游泳者的表现.
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