运动穿戴设备数据驱动的校园文化需求预测模型

来源：计算机测量与控制杂志2026年第5期北京时间：

作者：莫 军,徐胜超

单位：广州华商学院 体育学院

摘要：运动穿戴设备数据构成具有多维属性，直接利用其预测校园文化需求会导致预测结果存在偏差，影响配置文化资源的利用率。开展了运动穿戴设备数据驱动的校园文化需求预测模型研究。在多尺度时域上对原始运动穿戴设备数据特征维度进行分块化处理后，分别结合宏观外生变量和微观外生变量的子序列步长将分块上的数据分解为不同维度的参数，以此独立表征运动穿戴设备数据的多维属性；利用Wasserstein 距离度量不同维度参数与校园文化需求之间的关系，并采用多维映射的方式，在Wasserstein 距离构成的平面上输出分解后运动穿戴设备数据对应的校园文化需求预测结果。测试结果表明，设计模型能够准确预测校园文化需求，配置资源的利用率稳定在50.0%-70.0%区间。

关键词：运动穿戴设备;数据驱动;校园文化需求;预测模型;特征维度;Wasserstein 距离;多维映射;

基金资助：国家自然科学基金项目（面上项目，重点项目，重大项目）