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本研究解决了当前的体育培训方法在实时监控，数据传输和智能分析方面面临的挑战。我们引入了一种数值模拟和优化方法，用于体育培训，利用嵌入式无线通信网络。通过结合现实的空间金字塔池（ASPP）和长期记忆（LSTM）网络，我们的方法有效地处理并分析了运动员的多规模空间特征和时间序列数据。在PAMAP2和MHealth数据集上进行的实验表明，我们的方法超过了关键指标中的其他主流方法，例如最大F量，平均绝对误差（MAE），加权F-量度和结构相似性度量，并且具有显着的优势在增强的比对度量方面具有显着优势。消融研究进一步验证了ASPP和LSTM模块的贡献。此方法增强了培训成果的准确性和实时预测，为智能体育培训系统的发展提供了宝贵的见解。
应用数学和非线性科学
主要关键词
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