基于AHP-熵权法动态耦合的短跑训练效果模糊综合评价系统开发及其在心理生理协同量化中的应用

《Scientific Reports》：Development of a fuzzy comprehensive evaluation system for the effect evaluation of sprint training - based on AHP and entropy weight method

本研究针对短跑训练效果评估中多维指标整合不足与静态权重分配的核心难题，开发了基于AHP-熵权法动态耦合的模糊综合评价系统。通过融合层次分析法（AHP）的主观经验加权与熵权法的客观数据驱动，构建了涵盖纵跳高度、步频变异系数和焦虑控制评分等9个二级指标的三维评价体系。研究创新性引入动态调整系数α实现训练周期不同阶段主客观权重的自适应优化，并利用结构方程模型验证了体能、技能、心理三维度对综合训练效果的路径贡献率，其中技能参数的边际效应随训练强度呈非线性增长，心理因素在赛前期的独立贡献率显著提升至31%。实证表明该系统较传统方法整体预测误差降低47.7%，模型拟合指数（CFI）提升至0.93，心理评估模块灵敏度提高38.2%，为竞技体育科学化训练提供了全链条解决方案。

　　

在竞技体育领域，短跑训练效果的科学评估长期面临多维指标整合不足与静态权重分配的核心挑战。传统方法依赖单一生理指标或线性模型，难以量化体能、技能、心理能力的非线性协同效应，尤其对心理因素的阈值效应和动态训练周期适应性的评估存在显著局限。这种评估方式的不足在高速发展的体育科学背景下愈发凸显——当运动员步频超过4.6步/秒时，触地时间需同步优化至85毫秒以内，否则将导致机械效率下降12%-15%；而当焦虑评分超过8.5阈值时，运动员反应时延迟概率增加3.2倍。这些非线性突变效应急需通过更科学的评估体系来捕捉。

为此，裴阳松开展了一项创新性研究，开发了基于AHP（层次分析法）与熵权法动态耦合的模糊综合评价系统。该研究通过整合10名国家级教练与运动科学专家的主观经验权重与200名运动员实测数据的客观权重，构建了覆盖3个一级维度、9个二级指标的评价体系。特别引入动态调整系数α（基础期0.62±0.07→赛前期0.39±0.04），实现训练周期不同阶段权重分配的自适应优化。研究采用结构方程模型（AMOS）验证三维度路径贡献率，发现技能权重随训练强度非线性增长，赛前期达峰值53%；心理维度贡献率在赛前期显著提升至31%，较传统模型提高23%。相关成果发表于《Scientific Reports》，为短跑训练科学化评估提供了新范式。

关键技术方法包括：（1）AHP-熵权法动态耦合框架，通过Saaty九级标度法构建判断矩阵，结合信息熵计算实现主客观权重融合；（2）模糊综合评价系统，采用梯形分布函数量化指标隶属度，建立包含6条核心规则的模糊推理机制；（3）多模态数据采集技术，整合200名运动员的生理指标（血乳酸阈值、纵跳高度）、技术参数（步频、触地时间）与心理量表（焦虑控制、心理韧性）数据；（4）结构方程建模，通过Bollen-Stone Bootstrap法（2000样本）校正非正态分布数据，验证三维度交互效应。

3.1 指标筛选

通过理论分析-专家筛选-数据验证-方法融合四阶段构建指标体系。三轮德尔菲专家筛选后形成9个二级指标，涵盖纵跳高度、30米冲刺时间、焦虑控制评分等核心维度。测量一致性通过设备校准（Biosen C-Line白天误差<1.5%）和组内相关系数（ICC=0.92）保障，心理量表经主成分分析提取6个核心条目（因子载荷>0.7），Cronbach's α=0.81。

3.2 AHP-熵权法权重合成

引入动态调整系数α实现主客观权重自适应融合。熵权法计算显示血乳酸阈值差异系数0.32获最高客观权重0.21，步频指标差异系数0.35体现其技术评估价值。动态权重合成后，30米冲刺时间权重从主观0.35调整至动态0.28，步频权重从0.54提升至0.46。心理维度通过α系数重构，焦虑控制评分权重从客观0.08跃升至0.44，证实专家经验对心理评估短板的修正作用。

3.3 模糊评价系统

基于动态权重设计隶属函数参数，如步频"优秀"级区间压缩15%（4.5-4.8→4.6-4.75步/秒），血乳酸阈值"良好/优秀"临界值从4.5 mmol/L调整至4.3 mmol/L。模糊规则库包含6条核心规则，当体能、技能、心理隶属度分别达0.95、0.92、0.88时输出最高评级（规则权重0.93）。200名运动员实证数据显示技能维度平均隶属度0.72显著高于心理维度0.61，心理维度标准差0.18反映个体差异显著。

4.1 模型验证结果

结构方程模型拟合指标CFI=0.932、RMSEA=0.058，较传统模型提升14.8%。路径系数显示体能→综合得分标准化系数0.42（p<0.001），技能与心理交互系数0.53（p<0.001）。心理维度独立贡献率31%，其95%置信区间[0.239,0.381]未与其他维度重叠，证实焦虑控制的不可替代性。

4.2 系统效能比较

系统综合预测误差（MAPE）7.9%，较AHP静态模型（12.5%）降低36.8%。心理维度AUC值0.94达临床诊断水平，步频预测RMSE 0.11步/秒较BP神经网络降低42.1%。能量效率1.61 kJ/%的提升使系统可在可穿戴设备实现实时运算。

4.3 动态机制影响

训练周期权重动态调整显示：基础期体能权重0.41侧重代谢基础建设；赛前期心理权重从0.44跃升至0.58，匹配竞赛环境需求；技能与心理权重协变（路径系数0.53）反映神经肌肉效率与应激反应的协同机制。权重拟合度从基础期0.85线性提升至赛前期0.92，模型对训练重点转移的追踪灵敏度显著。

本研究通过理论构建与实证分析，证实了动态权重耦合的短跑训练效果评价系统在科学性、适应性与实用性方面的显著优势。AHP-熵权法融合机制成功平衡主客观权重矛盾，动态调整系数使模型在训练周期不同阶段的权重分布呈现自适应优化特征。体能、技能、心理三维度的协同效应通过结构方程模型路径系数量化，其中技能参数对整体训练效果的边际贡献率随训练强度呈非线性变化，支持了多维指标非线性耦合假说。心理评估模块的模糊隶属函数设计突破传统量表局限，焦虑控制与反应时指标的协同灵敏度提升验证了心理因素的阈值效应假说。

动态权重重分布反映了短跑训练的阶段特异性适应：基础期体能主导（血乳酸阈值权重0.41），对应糖酵解系统改造需求；赛前期心理权重跃迁（0.44→0.58），与皮质醇/睾酮比值上升（r=0.61）同步，符合竞赛环境HPA轴激活诱导认知锐化的神经内分泌模式；技能-心理协同（路径系数0.53）对应神经肌肉效率理论——当动作自动化（触地时间<85ms）节省的认知资源可再投资于应激反应，使反应时延迟减少22ms。这种动态模式复现了经典训练分期理论中"代谢基础→神经优化→心理锐化"的三阶段规律，但将转换节点从经验判断转向数据驱动（血乳酸>4.0 mmol/L天数占比阈值）。

该系统已成功集成至国家田径队短跑组日常训练监控体系。实例表明，通过动态权重机制精准识别运动员焦虑控制评分临界点（8.7分）与技能参数风险（触地时间86ms）后，针对性实施心理干预与技术动作微调，两周内即实现30米冲刺成绩预测误差从8.2%降至6.5%。未来研究需在联邦学习框架下探索分布式权重优化，结合近红外脑功能成像突破心理评估信效度瓶颈，通过5G-MEC架构开发轻量化评估终端，最终构建全生命周期训练评估体系。