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尽管研究使用机器学习算法来预测体育活动中的表现，但据我们所知，没有一项研究在马拉松跑步项目中使用和验证两种人工智能技术：人工神经网络 (ANN) 和 k 最近邻 (KNN)，并比较预测表现的准确度或精确度。通过 820 名运动员（年龄 21 岁，同年跑过 10 公里和一场跑得较慢的马拉松等）的数据集，对 2019 年法国 10 公里公路和马拉松赛事的官方排名进行了审查。对于 KNN 和 ANN，使用相同的输入（10 公里比赛时间、身体质量指数、年龄和性别）来解决线性回归问题以估计马拉松比赛时间。两种方法的实际马拉松表现和预测表现之间没有差异（p > 0,05）。所有预测成绩与实际成绩均具有显著相关性，相关系数非常高（r > 0.90；p < 0.001）。KNN 优于 ANN，平均绝对误差为 2.4 vs 5.6%。该研究证实了两种算法的有效性，KNN 在预测马拉松成绩方面的准确性更高。因此，这些人工智能方法的预测可用于训练计划和比赛。
利用人工智能预测马拉松成绩
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