一、项目名称（中、英文）：

构建运动负荷强度非线性数学模型

Establishing Nonlinear Mathematical Models of Exercise Load Intensity

二、负责人：

彭小令 北京师范大学-香港浸会大学联合国际学院理工科技学院副教授；商业统计硕士课程主任

三、团队成员：

项目成员：

石磊 北京师范大学-香港浸会大学联合国际学院文化与创意学院教授；数字体育研究中心联席主任；运动、健康与传播硕士课程主任

邓宇辉 北京师范大学-香港浸会大学联合国际学院理工科技学院教授，副院长

贺平 北京师范大学-香港浸会大学联合国际学院理工科技学院副教授，统计与数据科学系系主任

李琼 北京师范大学-香港浸会大学联合国际学院理工科技学院助理教授

罗人文 北京师范大学-香港浸会大学联合国际学院理工科技学院博士

李昕阳 北京师范大学-香港浸会大学联合国际学院理工科技学院博士

乔正基 北京师范大学-香港浸会大学联合国际学院运动科学与健身实验室成员

叶俊华 北京师范大学-香港浸会大学联合国际学院运动科学与健身实验室成员

四、项目简介：

确定和安排运动负荷是运动训练过程最核心和基础性的内容之一，如何精准控制运动剂量也是体医融合的关键问题之一。本项目旨在研究个体对运动强度感知的不确定性，提出新的运动负荷测度理论，从而构建运动负荷强度的非线性模型。通过组织实施的151958次测试验证，我们建立的运动负荷物理心理统一测度方程，拟合精度高，可为个体化精确运动负荷测度提供一个新的方法。

另外，我们创新性地将贝叶斯自适应方法应用在运动负荷感知实验的设计和参数估计。方法将测试值聚焦于高不确定性或高预期信息增益的区域，有效地减少了试验次数，避免了在不太可能提供新信息的运动刺激强度上浪费测试次数，因此大大缩短了实验周期，有效推进了实验的进度。相较于之前的实验设计和建模方案，我们的方法在大约100次试验后即可实现之前2600次试验的参数估计，显著地提高了对运动负荷感知的研究效率，使得个性化运动感知模型的大规模应用成为可能。