基于机器学习的力量举表现预测模型：欧洲规范数据与个性化训练目标制定

本研究利用机器学习线性回归模型，基于性别、年龄、体重、初始力量水平等变量，成功预测了欧洲经典力量举运动员的单次举重和总成绩，预测精度极高（R2 0.90–0.94），为教练员制定中长期训练目标和运动员表现监控提供了量化工具，同时提供了分性别、年龄、体重类别的欧洲规范数据，助力人才选拔和个体化训练规划。

　　

在力量举（Powerlifting, PL）这项追求极限重量的运动中，运动员们致力于在深蹲（Squat）、卧推（Bench Press）和硬拉（Deadlift）三个项目中突破自我。自2012年国际力量举联合会（IPF）引入“经典”力量举（即不允许使用辅助装备）以来，这项运动日益风靡，参与人数激增，也吸引了运动科学界的更多目光。虽然以往研究探讨了影响上下肢力量长期纵向适应的各种因素，但如何利用这些信息来预测运动员未来的表现，并据此为不同年龄、性别和体重级别的运动员量身定制中长期训练目标，仍是一个待解的难题。

以往的研究，如Latella等人的工作，虽已揭示了体重、性别和年龄类别对长期力量适应的重要影响，但尚未能开发出实用的预测模型。Chau等人虽首次尝试用机器学习中的极限学习机（ELM）预测力量举最佳成绩，但其模型未包含女性运动员数据，混合了装备举重和经典举重，且采用的“黑箱”方法难以解读。因此，开发一个可解释、能预测力量随时间变化、且包含女性运动员的模型，成为了当务之急。

这项发表在《Sports Medicine - Open》的研究，旨在填补这一空白。研究人员利用OpenPowerlifting这一庞大的公开数据库，聚焦2012年至2024年间仅参加欧洲IPF旗下经典力量举比赛的运动员数据，最终纳入了54,064条比赛记录，涉及8,907名运动员（35.7%为女性）。他们不仅首次提供了详尽的分性别、年龄、体重级别和初始力量水平的欧洲规范数据，更重要的是，他们成功开发并验证了一个基于多元线性回归的机器学习模型，能够高精度地预测运动员未来的深蹲、卧推、硬拉及总成绩。

为了开展研究，团队运用了多种关键技术方法。研究设计为对历史表现数据的回顾性分析，数据源自公开的OpenPowerlifting数据库。经过严格筛选，仅保留欧洲IPF附属联盟的经典赛事完整数据。关键变量包括性别、年龄、体重、初始相对力量（首次绝对表现/体重）以及首次比赛后的周数（经自然对数转换Log_time以线性化数据）。利用Matlab的回归学习器工具，采用保留验证法（80%训练，20%测试），建立了以绝对力量为 outcome 的多元线性回归模型。

结果部分揭示了丰富的发现。

Normative Data： 提供的规范数据显示，表现水平在性别、年龄类别和初始力量水平间存在显著差异（p < 0.001）。女性运动员的初始相对力量约为男性的64%-79%。与公开组相比，大师1组（Masters 1）运动员的力量出现了约8%-11%的下降。

Prediction Model and Predictor Coefficients： 最终的预测模型为：绝对表现 = β₀ + β₁(性别) + β₂(年龄) + β₃(体重) + β₄(初始力量水平) + β₅(Log_time)。所有预测因子（性别、年龄、体重、初始力量水平、时间）对纵向表现变化均有显著贡献（p < 0.05）。性别不仅影响基线值（女性硬拉和总成绩绝对值较低），还影响斜率（女性绝对增益较小，但相对基线百分比增益更大）。年龄负向影响截距和斜率，年长运动员增益更小，大师4组（>69岁）甚至出现力量流失。体重与时间存在交互作用，尤其是硬拉，体重越大增益越慢。初始力量水平越高，纵向增益越慢，存在“天花板效应”。时间（经验）显示收益递减，最大增益发生在第一年（约10-12%），第十年时降至约0.3%。

Model Performance： 模型在所有举重项目和总成绩上均表现出极高的预测准确性。均方根误差（RMSE）在10.41至19.4之间，决定系数（R2）在0.90至0.94之间。预测值与实际值之间无显著差异（p值0.733至0.930），相关性极大（r值0.95至0.97），Bland-Altman分析显示无显著偏差（z值-1.78至-0.64）。

尽管在最轻体重组和最年轻/最年长年龄组中发现了一些统计上显著但绝对值很小的偏差，但在实际训练环境中可忽略不计。

讨论与结论部分深入解读了研究的意义。该研究成功开发并验证了一个可解释的、高精度的预测模型，其性能优于此前的研究。它不仅证实了已知因素（性别、年龄、体重、初始力量、经验）对力量发展的复杂影响，还提供了新颖的见解，例如女性相对增益更高、年长运动员力量流失速率远低于久坐健康老人（提示力量训练的保护效应）、以及体重与时间在硬拉中的显著交互作用。

其重要意义在于实践应用。该模型为教练和运动员提供了一个强大的工具，可用于制定现实的个性化中长期目标、监控进展（偏离预测轨迹可能预示过度训练或营养问题）、进行人才识别和分层。提供的详尽欧洲规范数据为评估运动员水平、发现弱项提供了基准。此外，研究结果超越了运动表现本身，为青年人的峰值力量发展、抗衰老训练以及鼓励女性参与力量运动提供了有力的数据支持，有助于打破社会文化壁垒。

研究的局限性包括未考虑肌肉质量、训练史等潜在影响因素，以及极端年龄和体重类别样本量较小可能影响模型在这些群体的预测性能。未来研究可纳入更多元的数据，并探索其他机器学习模型。但毫无疑问，这项工作为力量举的科学化训练和更广泛的健康促进领域做出了重要贡献。