通过使用人工神经网络,分析体育活动增强大学生福祉的机制
Yuxin Cong1, Roxana Dev Omar Dev2, Shamsulariffin Bin Samsudin1
1Department of Sports Studies, Faculty of Educational Studies, Universiti Putra Malaysia, 43400, Serdang, Selangor, Malaysia.
Scientific reports
|July 16, 2025
概括
大学生的体育行为显著提高了他们的幸福感. 经常炼 (≥4天/周),早晨炼和小组活动是关键,正如先进的人工神经网络 (ANN) 模型所示.
科学领域:
- 运动科学 运动科学 运动科学
- 心理学 心理学 心理学
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 大学生的福祉对于学术成功和个人发展至关重要.
- 了解身体活动与心理健康之间的联系至关重要.
- 现有的模型可能无法完全捕捉体育行为和心理健康的复杂相互作用.
研究的目的:
- 调查大学生体育行为对他们的幸福感的影响机制.
- 开发和验证一个先进的人工神经网络 (ANN) 模型来预测幸福感.
- 确定影响心理指数的关键体育行为因素.
主要方法:
- 构建一个混合长短期记忆 (LSTM) 和卷积神经网络 (CNN) 模型.
- 利用体育行为特征和心理健康指数 (弹性,自我效能,主观幸福感).
- 在因子分析和动态值效应分析中应用沙普利增量解释 (SHAP).
主要成果:
- 这种LSTM+CNN模型的性能明显优于传统方法,错误率低 (MAE=0.072,MSE=0.00596,RMSE=0.077).
- 高频运动 (≥4天/周),持续的早晨运动和团体体育参与被确定为关键的积极因素.
- 该模型有效地捕获了心理和行为数据中的非线性关系和深层特征.
结论:
- 体育行为是提高大学生心理健康和福祉的重要因素.
- 开发的ANN模型为个性化的体育干预和准确的心理数据预测提供了一种新的方法.
- 这些发现为通过量身定制的体育活动计划促进学生福祉提供了理论基础.
