Статья: К вопросу совершенствования методологии прогнозирования задач спорта (на примере плавания)
Один из основных компонентов современной системы управления тренировочным процессом - методология прогнозирования. Накоплен теоретический банк данных, раскрывающий как общие закономерности развития организма [2, 5, 6, 11, 24] и проявления его возможностей [14] в виде перевернутой параболы (рост, стабилизация, спад), так и уточненную динамику проявления результатов у индивидуума [1, 25, 26]. Последняя имеет определенную цикличность: два года плюс один или один плюс один. Это - соотношение невыраженного и выраженного приростов результатов по годам. Оптимальные и критические периоды проявления наивысших достижений индивидуумом в годичном цикле определены в работах [1, 25, 26 ]. Влияние биоритмов и внутренней среды на направленность и динамику проявления двигательных возможностей исследовано в работе [12]. Примером прогнозирования совместимости коллектива, в том числе в определенные периоды, с учетом биоритмов может быть подход, предложенный в работе [10]. Отдельное направление - прогнозирование наивысших достижений в различных видах спорта [4-6, 9,13,15,16-19, 21, 27 и др.].
С учетом того что прогнозирование - отдельная область, где используются современные математические методы [2, 3, 7, 15, 26], и данные прогноза наивысших достижений требуют систематического пересмотра и обновления, целью исследования являлось прогнозирование наивысших достижений в сравнительно новом виде международных спортивных программ - плавания на дистанции 50 м с использованием современных систем математического моделирования.
Нами была выбрана технология прогнозирования (экстраполяции) с применением математико-графического метода [3,15, с.122-125]. На осях абсциссы и ординаты отмечают, соответственно, временные промежутки и результаты (абсолютные, относительные [13, 21, 27], или выраженный в цифровом эквиваленте обобщенный уровень работоспособности [20], или другие прогнозируемые параметры). Продолжение данного графика на тот же промежуток времени позволяет прогнозировать предполагаемые изменения. На наш взгляд, построение данного графика с применением компьютерных математических программ, которые позволяют анализировать данные графики при различных математических функциях, выявляя свойственные им закономерности по параметрам r (коэффициент корреляции) и m (ошибки средней арифметической), приводит к многократному повышению достоверности прогноза, освобождая тренеров от сложных математических расчетов. В данном случае нами выбрана программа F-X fit, которая предоставляет возможность строить графики и анализировать их при 19 математических функциях с учетом периодов до [23] и после введенных параметров 1.
Таблица 1. Прогнозирование наивысших достижений в спортивном плавании с 2001 по 2004 г на дистанции 50 м, вольный стиль (кроль на груди) [19]
| 50-метровый бассейн | 25-метровый бассейн | ||||
| год | мальчики | девочки | год | мужчины | женщины |
| 1991 | 22,16 | 25,47 | |||
| 1992 | 21,91 | 24,79 | 1993 | 21,84 | 24,23 |
| 1994 | 22,17 | 24,51 | 1995 | 21,80 | 24,62 |
| 1996 | 22,13 | 24,87 | 1997 | 21,80 | 24,70 |
| 1998 | 22,29 | 25,15 | 1999 | 21,81 | 24,35 |
| 2000 | 21,64 | 24,39 | 2000 | 21,21 | 23,39 |
| 2001 | 21,56 | 24,50 | 2001 | 21,12 | 23,12 |
| 2001* | 21,95 | 24,13 | 2001* | 21,15 | 23,59 |
| 2002 | 21,34 | 24,89 | 2002 | 20,82 | 22,39 |
| 2003 | 21,08 | 25,22 | 2003 | 20,48 | 21,52 |
| 2004 | 20,81 | 25,18 | 2004 | 20,09 | 20,53 |
| r | 0,69 | 0,92 | 0,815 | 0,98 | |
| m | 0,101 | 0,178 | 0,185 | 0,137 | |
| Функция | Y=А+Р*Х+С/Х^2 | Y=A+B/Sin(X+C) | Y=А+Р*Х+С/Х^2 | ||
*- результат, показанный в 2001 году
Основываясь на данных [4,17], с учетом того что за последние 100 лет средняя продолжительность экспоненциальных скачков (каждый экспоненциальный скачок рекордов вначале характеризуется быстрым темпом прироста, который к концу периода замедляется) развития рекордов в плавании варьируется от 10 до 25 лет, "для краткосрочных и среднесрочных прогнозов (от 1 года до 8 лет) целесообразно проводить усечение временного ряда". Как отмечено в [7], для краткосрочных и среднесрочных прогнозов достаточно 6 последних параметров, т.к. увеличение длины рядов (лет, точек) не приводит к повышению эффективности прогноза. Седьмой прогнозируемый параметр в соответствии с литературными данными [7] был наиболее достоверным.
Методология краткосрочных и среднесрочных прогнозов наивысших достижений в плавании для дистанции 50 м нами выполнялась нами в такой последовательности.
Для построения графика вводились данные шести последних параметров (показанных в течение 8 - 9 лет) [3-5], которые более объективно отражают динамику изучаемого явления с дополнительным построением периода за тот же отрезок времени [7]. Нами представлены данные до 2004 г. По мере обновления данных, подставляя вместо седьмого прогнозируемого параметра реальное достижение и смещая конструкцию, снова рассчитывали седьмой, т.е. наиболее достоверный результат.
При получении синусоидальной закономерности, вне зависимости от того, есть ли смещение "конструкции" или нет для получения теоретического модельного уровня [19], рассмотрена динамика результатов с учетом последовательности роста независимо от года, что нами и было использовано. Данный подход оправдан также в тех видах спорта, где на результат могут повлиять погодные и другие условия [8,19, 22, 27].
Целесообразно наряду с наивысшими достижениями прогнозировать ближайшие 2-е и 3-е места [13], при необходимости до 10-го, что позволит более точно представить возможности ведущих спортсменов национальных сборных.
С учетом статистических данных [18] произведем краткосрочные и среднесрочные прогнозы наивысших результатов в плавании на дистанции 50 м.
Согласно данным 2001 г. при замене прогнозируемого результата реальным табл. 1 получит следующий вид (см. табл. 2.).
Ввиду того что нами выявлена синусоидальная закономерность у девочек при плавании в 50-метровом бассейне, особый интерес представляет рассмотрение этих результатов по возрастанию без учета годичной последовательности. Данный прогноз выполнен по данным табл. 1.
Таблица 2. Прогнозирование наивысших достижений в спортивном плавании с 2002 по 2004 г на дистанции 50 м, вольный стиль (кроль на груди) [19]
| 50-метровый бассейн | 25-метровый бассейн | ||||
| год | мальчики | девочки | год | мужчины | женщины |
| 1992 | 21,91 | 24,79 | 1993 | 21,84 | 24,23 |
| 1994 | 22,17 | 24,51 | 1995 | 21,80 | 24,62 |
| 1996 | 22,13 | 24,87 | 1997 | 21,80 | 24,70 |
| 1998 | 22,29 | 25,15 | 1999 | 21,81 | 24,35 |
| 2000 | 21,64 | 24,39 | 2000 | 21,21 | 23,39 |
| 2001 | 21,95 | 24,13 | 2001 | 21,15 | 23,59 |
| 2002 | 21,63 | 24,67 | 20,85 | 22,86 | |
| 2003 | 21,42 | 25 | 20,52 | 22,28 | |
| 2004 | 21,18 | 25 | 20,14 | 21,64 | |
| г | 0,69 | 0,894 | 0,904 | 0,9 | |
| m | 0,17375 | 0,156 | 0,25783 | ||
| Функция | Y=A+P*X+C/X^2 | Y=A+B/Sin(X+C) | Y=A+B*X+C*X^2 | Y=А+В^(1/Х)*Х^С | |
Таблица 3. Прогнозирование наивысших теоретических достижений в спортивном плавании с 2001 по 2004 г на дистанции 50 м вольный стиль (кроль на груди) девочки [19].
| 50-метровый бассейн девочки | ||||||||||
| Очередность | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 |
| Год | 1991 | 1998 | 1996 | 1992 | 1994 | 2000 | ||||
| Результат по возрастанию | 25 47 | 25 15 | 24 87 | 24 79 | 24 51 | 24 39 | 24 23 | 24 09 | 23 95 | 23,84 |
| R | 0,98 | |||||||||
| m | 4,538 | |||||||||
| Функция | Y=A*В^Х*Х^С | |||||||||
Заключение. Обобщена методология краткосрочных и среднесрочных прогнозов наивысших достижений и их анализа в плавании, которая может применяться и в других видах спорта с учетом присущих им закономерностей.
С использованием вышеотмеченной методологии и программы математико-графического моделирования и данных [18] по результатам достижений 1 - 8-го мест чемпионатов Европы, мира, Олимпийских игр в период с 1991 по 2000 г. в плавании на дистанцию 50 м прогнозировались достижения с 2001 по 2004 г.
Полученные параметры позволяют оценить уровень возможностей ведущих спортсменов республик с учетом особенностей индивидуальной динамики, комплектовать национальные сборные, рассчитать модельные - целевые и тренировочные - нагрузки спортсменов.
Применение данной или аналогичных программ возможно для прогнозирования как наивысших достижений, так и динамики изменения параметров индивидуума.
Технология прогнозирования, являясь компонентом современной системы управления тренировочным процессом [3, 5, 6, 16], позволяет решать различные задачи спорта и обязательна для освоения специалистами в области физвоспитания и спорта.
Список литературы
1. Агаджанян Н.А., Шабатура Н.Н. Биоритмы, спорт, здоровье. - М. : ФиС, 1989. - 209 с.
2. Бальсевич В.К. Онтокинезиология человека. - М.: Теория и практика физической культуры. 2000. - 274 с.
3. Баландин В.И., Блудов Ю.М., Плахтиенко В.А. Прогнозирование в спорте. - М.: ФиС, 1986.
4. Булгакова Н.Ж., Попов О.И., Партыка Л.И. Плавание в 21 веке: прогнозы и перспективы // Теория и практика физ. культуры. 2002. № 4, с. 29-34.
5. Булгакова Н.Ж. Отбор и подготовка юных пловцов. - М.: ФиС, 1986.
6. Волков В.М., Филин В.П. Спортивный отбор. - М.:ФиС, 1983. - 176 с.
7. Гречанников В.Н. Оптимизация базы прогноза результатов олимпийских чемпионов по плаванию // Теория и практика физ. культуры. 2001. № 7, с. 28.
26. Dokumentation Des KANU-RENNSPORTS, Band UI:1999/2000,75 Jahre ICF,Statistiken 1936-2000. - Р. 219-274.
8. Зациорский В.М. Кибернетика, математика, спорт. - М.: ФиС, 1969. - 199 с.
--> ЧИТАТЬ ПОЛНОСТЬЮ <--