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龙图腾网获悉广州理工学院申请的专利一种基于机器学习的运动员体能状态预测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120280081B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510409385.5，技术领域涉及：G16H20/30；该发明授权一种基于机器学习的运动员体能状态预测方法是由陈佳设计研发完成，并于2025-04-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习的运动员体能状态预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及计算机系统中的特定计算模型领域，尤其涉及一种基于机器学习的运动员体能状态预测方法。内容包括：对运动员的历史训练数据和生理状态数据进行采集并预处理后，得到体能状态向量；基于体能状态向量，引入层级化结构，构建分层状态依存矩阵，并计算分层体能状态估计值；基于分层体能状态估计值，预测运动员未来的体能状态，得到最终的体能状态预测结果。解决了传统的运动员体能预测方法无法准确建模体能状态的多层级依存关系，预测结果易受噪声和误差传播影响，导致长期预测偏差较大；大多数技术依赖固定模型参数，泛化能力有限，并且通常依赖外部传感设备，存在数据丢失和信号干扰问题，影响预测可靠性的问题。

本发明授权一种基于机器学习的运动员体能状态预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的运动员体能状态预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、对运动员的历史训练数据和生理状态数据进行采集并预处理后，得到体能状态向量；基于体能状态向量，引入层级化结构，构建分层状态依存矩阵；基于分层状态依存矩阵和体能状态向量，对运动员在不同时间尺度下的体能状态进行评估，计算分层体能状态估计值，具体计算公式如下： ，其中，是在第层第个时间步的体能状态估计值；是时间步长；是用于调整第个时间步的体能状态向量对第个时间步的体能状态向量的影响程度的调整权重；是第层状态依存矩阵中，第个时间步的体能状态向量和第个时间步的体能状态向量之间的状态依存程度；是第层的层级平滑因子；是第层第个时间步的局部时间调整项； S2、基于分层体能状态估计值，引入状态演化算子，构建动态非线性状态演化模型，预测运动员未来的体能状态，得到最终的体能状态预测结果；所述状态演化算子的计算公式如下： ，其中，是在第层第个时间步的状态演化算子；是第个时间步的状态演化速率参数；代表在第层第个时间步的非线性状态转换项，是状态转换函数，为每个非线性状态转换项的权重因子；是第个时间步的状态扰动系数；是在第层第个时间步的体能状态估计值。

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