基于神经网络模型的加速度计活动强度算法研究

旨在引入神经网络算法以提高加速度计活动强度的预测准确性，以44名大学生（男女各22名）为样本，让其同时佩戴气体代谢分析仪CosmedK482和加速度计（Actigraph—GT3X）进行3类11项体力活动（每项活动5 rain），使用Matlab7．0软件运用留一法交叉验证BP神经网络模型，通过其与Hendleman模型和Crouter模型在RMSE、Bias和B—A图上的横向比较评估其效度。结果显示3—18—1的三层神经网络模型（参数误差率O．001、初始学习率0．02、动量常量0．7）的RMSE为1．08，在B—A图上一致性区间之外的点占总数的4．3％、一致性界限差值的绝对值为2．7，每分钟活动强度（除骑行外）的分类准确性分别为84．3％（小强度）、83．2％（中等强度）和89．8％（大强度），神经网络模型在整体强度和各个活动项目强度的预测上的准确性均好于Hendleman和Crouter模型，并且在活动强度分类准确性上更优。未来应进一步探究机器学习中其它算法在该领域的应用，优化整合指标体系和各类模型之间的关系。