| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 1 前言 | 第13-23页 |
| 1.1 研究背景 | 第13-15页 |
| 1.2 问题的提出 | 第15-16页 |
| 1.3 选题依据 | 第16-17页 |
| 1.3.1 对我国运动训练学提出的竞技能力时间序列概念的验证需要 | 第16页 |
| 1.3.2 佐证男子1500米自由泳通过传统线性分析与非线性分析的差异 | 第16页 |
| 1.3.3 实证在男子1500米自由泳训练数据动态监测与分析的可操作性 | 第16-17页 |
| 1.4 研究目的和意义 | 第17-19页 |
| 1.4.1 研究目的 | 第17-18页 |
| 1.4.2 研究意义 | 第18-19页 |
| 1.4.2.1 理论意义 | 第18页 |
| 1.4.2.2 实践意义 | 第18-19页 |
| 1.5 研究任务 | 第19页 |
| 1.6 研究内容 | 第19-20页 |
| 1.7 研究难点和创新点 | 第20-21页 |
| 1.7.1 研究难点 | 第20页 |
| 1.7.2 研究创新点 | 第20-21页 |
| 1.8 研究思路 | 第21-23页 |
| 2 文献综述 | 第23-37页 |
| 2.1 周期性耐力项目和男子1500米自由泳项目竞技能力的研究 | 第23-26页 |
| 2.1.1 周期性耐力项目竞技能力的研究 | 第23-24页 |
| 2.1.2 1500米自由泳运动员专项竞技能力结构的研究 | 第24-25页 |
| 2.1.3 1500米自由泳项目比赛成绩游程分段特征的研究 | 第25-26页 |
| 2.2 竞技能力研究基本视角 | 第26-31页 |
| 2.2.1 竞技能力语意界定 | 第26-27页 |
| 2.2.2 竞技能力的构成要素研究 | 第27-28页 |
| 2.2.3 竞技能力的理论模型研究 | 第28-29页 |
| 2.2.4 竞技能力结构演化研究 | 第29-31页 |
| 2.3 时间序列数据挖掘的研究 | 第31-37页 |
| 2.3.1 时间序列数据挖掘概念和内容特征的研究 | 第32-33页 |
| 2.3.2 时间序列数据挖掘方法和应用 | 第33-37页 |
| 2.3.2.1 生物领域和医药的时间序列数据挖掘研究 | 第33-34页 |
| 2.3.2.2 时间序列数据挖掘在电子商务中的应用与研究 | 第34页 |
| 2.3.2.3 时间序列数据挖掘在金融证券领域中的应用 | 第34-35页 |
| 2.3.2.4 时间序列数据挖掘在工程领域中的应用 | 第35页 |
| 2.3.2.5 时间序列数据挖掘在体育领域中的应用 | 第35-37页 |
| 3 时间序列数据挖掘的理论基础 | 第37-56页 |
| 3.1 时间序列基本定义和特点 | 第37-41页 |
| 3.2 数据挖掘定义和特点 | 第41-44页 |
| 3.3 时间序列数据挖掘方法 | 第44-56页 |
| 3.3.1 机器学习 | 第45-46页 |
| 3.3.2 支持向量机(SVM) | 第46-51页 |
| 3.3.3.1 支持向量机的分类标准的起源:Logistic回归 | 第46-48页 |
| 3.3.3.2 线性分类的案例分析 | 第48-50页 |
| 3.3.3.3 核函数Kernel和核函数的选择 | 第50-51页 |
| 3.3.3 多重支持向量机(MSVM) | 第51-53页 |
| 3.3.4 随机森林(RF) | 第53-56页 |
| 4 研究对象方法 | 第56-61页 |
| 4.1 研究对象 | 第56页 |
| 4.2 研究方法 | 第56-61页 |
| 4.2.1 文献资料法 | 第56-57页 |
| 4.2.2 专家访谈法 | 第57页 |
| 4.2.3 数理统计和时间序列数据挖掘方法 | 第57-61页 |
| 5 研究结果与分析 | 第61-138页 |
| 5.1 竞技能力时间序列概念的界定 | 第61-66页 |
| 5.1.1 竞技能力时间序列释义 | 第61-62页 |
| 5.1.2 竞技能力时间序列特点与分类 | 第62-64页 |
| 5.1.3 时间序列数据挖掘与竞技能力训练的契合 | 第64-66页 |
| 5.2 男子1500米自由泳比赛数据统计学描述 | 第66-107页 |
| 5.2.2 男子1500米自由泳运动员国内比赛运动成绩统计学分析 | 第66-87页 |
| 5.2.2.1 国内比赛国际级健将运动员游程分段成绩数理统计分析 | 第66-71页 |
| 5.2.2.2 国内比赛运动健将级运动员游程分段成绩数理统计分析 | 第71-76页 |
| 5.2.2.3 国内比赛一级运动员游程分段成绩数理统计分析 | 第76-81页 |
| 5.2.2.4 国内比赛二级运动员游程分段成绩数理统计分析 | 第81-86页 |
| 5.2.2.5 小结 | 第86-87页 |
| 5.2.3 男子1500米自由泳国际比赛统计学分析 | 第87-107页 |
| 5.2.3.1 国际比赛国际级健将运动员游程分段成绩数理统计分析 | 第87-92页 |
| 5.2.3.2 国际比赛运动健将级运动员游程分段成绩数理统计分析 | 第92-97页 |
| 5.2.3.3 国际比赛一级运动员游程分段成绩数理统计分析 | 第97-102页 |
| 5.2.3.4 国际比赛二级运动员游程分段成绩数理统计分析 | 第102-106页 |
| 5.2.3.5 小结 | 第106-107页 |
| 5.3 国内比赛分段成绩的支持(多重)向量机模型的建立、应用和游程分段重要性分析 | 第107-120页 |
| 5.3.1 国内比赛支持向量机模型的建立 | 第108-111页 |
| 5.3.1.1 国内比赛国际级运动健将与运动健将的支持向量机模型的建立 | 第109-110页 |
| 5.3.1.2 国内比赛运动健将与一级运动员的支持向量机模型的建立 | 第110页 |
| 5.3.1.3 国内比赛一级运动员与二级运动员的支持向量机模型的建立 | 第110-111页 |
| 5.3.2 国内比赛运动员成绩的多重分类机(SVM)模型的建立 | 第111-113页 |
| 5.3.3 支持向量机和多重支持向量机在男子1500米自由泳项目的应用 | 第113-114页 |
| 5.3.4 小结 | 第114页 |
| 5.3.5 男子1500米自由泳国内比赛不同级别运动员游程分段重要性 | 第114-120页 |
| 5.3.5.1 国内比赛国际级健将与健将级运动员游程分段重要性分析 | 第116-117页 |
| 5.3.5.2 国内比赛运动健将与一级运动员游程分段成绩重要性分析 | 第117-118页 |
| 5.3.5.3 国内比赛一级运动员与二级运动员游程分段重要性分析 | 第118-119页 |
| 5.3.5.4 小结 | 第119-120页 |
| 5.4 国际比赛运动员运动成绩的支持向量机和游程分段重要性分析 | 第120-126页 |
| 5.4.1 国外运动员成绩的支持向量机分类模型 | 第120-121页 |
| 5.4.2 国际比赛运动健将与一级运动员支持向量机的建立 | 第121页 |
| 5.4.3 国际比赛一级运动员与二级运动员支持向量机的建立 | 第121-122页 |
| 5.4.4 国际比赛游程分段数据的重要性分析 | 第122-125页 |
| 5.4.4.1 国际比赛国际级运动健将与运动健将游程分段的重要性分析 | 第122-123页 |
| 5.4.4.2 国际比赛运动健将与一级运动员游程分段的重要性分析 | 第123-124页 |
| 5.4.4.3 国际比赛一级运动员与二级运动员游程分段的重要性分析 | 第124-125页 |
| 5.4.5 小结 | 第125-126页 |
| 5.5 国内外相同等级运动员运动成绩的分段重要性比较 | 第126-131页 |
| 5.5.1 国内外国际健将级运动员游程分段成绩的重要性比较分析 | 第126-127页 |
| 5.5.2 国内外国家健将级运动员游程分段成绩的重要性比较分析 | 第127-128页 |
| 5.5.3 国内外一级运动员游程分段成绩的重要性比较分析 | 第128-129页 |
| 5.5.4 国内外二级运动员游程分段重要性比较分析 | 第129页 |
| 5.5.5 小结 | 第129-131页 |
| 5.6 对所得出部分模型的数据验证 | 第131-138页 |
| 5.6.1 孙杨的比赛数据对所得出平行比较模型的验证 | 第132-135页 |
| 5.6.2 随机抽取数据对纵向游程重要段模型的验证 | 第135-137页 |
| 5.6.3 小结 | 第137-138页 |
| 6 结论、建议与研究展望 | 第138-141页 |
| 6.1 结论 | 第138-139页 |
| 6.2 建议 | 第139页 |
| 6.3 研究展望 | 第139-141页 |
| 致谢 | 第141-142页 |
| 参考文献 | 第142-148页 |
| 附录A 访谈记录 | 第148-149页 |
| 附录B 部分处理程序及处理结果 | 第149-157页 |
| 个人简历 在读期间发表的学术论文与研究成果 | 第157页 |
