最小二乘集结权重与改进TOPSIS法的大学生体质健康群体自适应评估模型

寇月 李海

摘 要：為了有效评估大学生体质健康状况，提出一种基于最小二乘集结权重与改进TOPSIS法的大学生体质健康群体自适应评估模型。考虑到传统评估方法通常基于人工逐项判断合格情况后求其合格率，基于最小二乘集结主客观权重与改进TOPSIS法构建的大学生体质健康群体自适应评估模型，首先在指标筛选的前提下将评估体质健康的身体形态、身体机能、身体素质转化为多属性评估问题，其次基于最小二乘法集结层次分析（AHP）和CRITIC法求解的多属性指标主客观权重，并依据最佳回归多项式判定主客观权重一致性，最后基于改进的TOPSIS法对待评估样本进行评估。实例分析和模型检验表明，基于最小二乘集结权重与改进TOPSIS法的大学生体质健康群体自适应评估模型具有较强的可行性和合理性，为大学生体质健康评估提供了一种科学的方法。

关键词：体质健康评估;最小二乘法;TOPSIS法;CRITIC法;群体自适应评估

中图分类号：G804.49   文献标识码：A  文章编号：1006-2076（2022）02-0073-11

An Adaptive Evaluation Model of the Physique Health of College Students Based on the Aggregation Weight of the Least Square Method and the Improved TOPSIS Method

KOU Yue1，LI Hai2

1.College of Aviation Security， Cival Aviation Flight University of China， Deyang 618307， Sichuan， China; 2. College of Aviation Safety Engineering， Cival Aviation Flight University of China， Deyang 618307， Sichuan， China

Abstract：In order to effectively evaluate the physical health of college students， a self-adaptive evaluation model of college students' physical health based on least squares aggregation weight and improved TOPSIS method is proposed. Taking into account that traditional evaluation methods are usually based on manually judging the qualifications item by item， the qualification rate is calculated. Based on the least squares aggregation of subjective and objective weights and the improved TOPSIS method， the adaptive evaluation model of college students physical health is constructed firstly under the premise of index screening. The body shape， physical function， and physical fitness that assess physical fitness are transformed into multi-attribute evaluation problems. Secondly， the subjective and objective weights of the multi-attribute indicators based on the least squares method aggregation analysis （AHP） and the CRITIC method are used to determine the subjective and objective weights based on the best regression polynomial. The objective weight is consistent， and finally the sample to be evaluated is evaluated based on the improved TOPSIS method. Case analysis and model testing show that the adaptive evaluation model of college students' physique health based on least squares aggregation weight and improved TOPSIS method has strong feasibility and rationality， and it provides a scientific method for college students' physique health evaluation.

Key words：physical fitness evaluation; least square method; TOPSIS method; CRITIC method; group adaptive evaluation adaptive evaluation71017D22-5E0E-468A-AB2F-A4DDF023E9BF

体质是指机体能胜任日常生活且能享受休闲及应对不可预见紧急情况的综合能力。2016年10月国务院印发的《“健康中国2030”规划纲要》将健康上升至国家战略高度，2019年7月健康中国行动推进委员会发布的《健康中国行动（2019—2030）》中明确提出到2022年和2030年国家学生体质健康优良率分别达到50及以上和60及以上[1]。大学生群体是未来社会发展的中坚力量，其体质健康与国家民族兴衰以及社会发展关系密切，近年来高校体育课程改革工作对提高大学生体质健康发挥了关键性作用。但是，现阶段的体育课程仍无法全面对接大学生的终生体育，大多数大学生缺乏体质健康意识，主动参与锻炼身体的机会和时间不足，甚至肥胖、脂肪肝等疾病现象十分普遍。对于当代大学生而言，其体质健康状况不仅决定着自身生活质量，还决定着国家未来事业的继承与发展。因此，科学评估大学生体质健康状况，依据评估结果采取相应针对性措施，对实现健康中国行动计划以及 “健康中国2030”规划纲要具有十分重要的意义。

截至目前，国内外学者在体质健康方面的研究颇多，其主要研究表现在以下七个方面。（1）体质健康测试制度革新。吴宗喜[1]等运用路径依赖理论，分析了大学生体质健康测试制度中存在的路径依赖困境，并提出了五种消解之策;张强峰[2]等针对《国家学生体质健康标准》测试结果进行研究，发现其结果具有健全监督体系、提升执行效果、降低运行成本的价值，但同时面临着权益冲突的风险、功能异化的隐患、责罚软化的危机;杨三军[3]等运用文献资料、专家访谈和归纳分析法等研究方法分析我国青少年体质健康存在的主要问题，从影响青少年参与体育活动的因素入手提出了深化体教融合促进青少年体质健康发展实践路径;Jie Shou[4]等在质量管理理论和PDCA管理模型的基础上，利用主成分分析法对我国高校女大学生体质健康测试管理机制设计进行探讨，进一步完善了高校女大学生的现行程序。（2）体质健康评价体系构建。李凯[5]等采用文献资料法、德尔菲法、层次分析法、问卷调查法和数理统计法，以社会生态理论为基础，立足中国本土文化特征，基于“个体-行为-环境”视角构建了中国儿童青少年身体活动促进评价指标体系，并进行了实证数据检验;季浏[6]等在“体教融合”背景下分析我国儿童青少年体质健康评价指标，探索制定了相应新评价标准，对进一步完善我国儿童青少年体质健康评价体系，促进儿童青少年体质健康水平具有长远促进作用，研究成果《中国儿童青少年体质健康新评价标准》包含6个一级指标（身体成分、心肺耐力、力量、柔韧性、速度、灵敏协调性）和9个二级指标（BMI、腰围、20 m往返跑、握力、30 s仰卧起坐、立定跳远、50 m跑、20 s反复横跨、坐位体前屈），新评价标准具有较好的系统性、科学性和可行性;Fan Fei Ge[7]等根据高校教师体质健康现状，借助高校教师体检数据，在体质健康评价体系的基础上采用多元线性回归方法，建立高校教师体质健康数据评价体系。（3）国外体质健康先进经验探索。鲁娜[8]等通过梳理和总结日本学校体育政策的发展演变及对青少年体质健康的影响，提出体教融合视域下促进我国青少年体质健康的四点启示;郭瑞芃[9]等通过分析当前青少年体质健康问题，对中国、美国、欧洲、加拿大和日本等国家和地区青少年体质健康测评体系的历史、发展、内容和现状等进行了梳理与对比研究。周铭扬[10]等运用文献资料法、逻辑分析法等，以社会治理为切入点，对我国青少年体质健康促进展开研究，研究认为系统治理、依法治理、综合治理和源头治理是青少年体质健康促进工作的重要“方向标”，并提出了青少年体质健康促进的社会治理4大路径设计，即系统治理路径——构建协同参与治理格局，依法治理路径——营造促进工作法治氛围，综合治理路径——多种促进方式综合利用，源头治理路径——深化促进工作干预手段;彭国强[11]等在推进国家治理能力现代化建设和深化体教融合发展的背景下，综合运用文献资料、个案分析、对比分析等研究方法，归纳了美国体育教育制度的演进历程与治理特征，提出了提升我国体育教育制度治理能力的举措，研究认为美国体育教育制度经历了4个发展阶段并形成了一套系统的治理体系。（4）体制健康与其他因素的关系。任弘[12]等探索了人体对生存的自然环境、社会环境和自身生理环境的适应能力与体质健康之间的关系，以及不同类型人群之间适应能力的差异;成刚[13-14]等引入分位数回归方法，使用2019年北京市某区1 565名中小学生的调查数据，分析身体质量指数（BMI）和是否近视对中小学生语文和数学成绩的影响，依据家庭资本的概念和内涵，运用非线性回归技术，使用2 452名中学生的调查数据，分析家庭的经济资本、人力资本和社会资本对BMI和是否近视的影响。吴慧攀[15]等对身体形态、体能等体质健康指标与青少年心理健康之间的关系进行了深入探讨与分析，旨在为建立合理、科学的干预机制，促进中国青少年健康发展提供一定理论基础。彭玉林[16]等对大学生体质下降进行原因分析研究，研究结果发现身体活动量减少是造成大学生体质健康水平下降的直接原因。Macˇak[17]等研究了6个月每日体育活动对学龄前儿童身体健康的影响，研究表明，经过 6 个月的日常锻炼计划，学龄前儿童的肌肉力量比对照组的同龄人有所提高，在分析的其余健身成分中未发现组间存在显着差异。Kummer Sandra[18]等在具有抑郁症状的大型临床样本中分析责任心与身体健康受损之间的关系以及责任心与主观健康相关的幸福感之间的关系，研究结果显示不健康的饮食习惯和缺乏身体活动在一定程度上调节了责任心与身体健康受损之间的负相关关系，以及责任心与健康相关的幸福感之间的正相关关系。（5）体制健康干预措施。杜建军等[19]针对体质健康的干预效果提出了跨理论“三位一体”体质健康教育模式，研究表明其能够有效改善中学生的体重指数，提高中学生肺活量、耐力素质和力量素质。张芙蓉[20]等主要研究体育锻炼、体质健康和身体自尊三者之间的关系，并了解高年级小学生体育锻炼、体质健康和身体自尊的现状及特征。全明輝[21]等研究检验学龄前儿童不同簇集特征体力活动与体质健康是否存在剂量-效应关系，研究结果表明学龄前儿童累积不同簇集特征MVPA越多，达到HPH的比率越高，呈现出显著的剂量-效应关系，而在男童中每日累积的MVPA超过65 min后达到HPH的比率不再显著增加。（6）体制健康评价模型。王国军[22]等对2篇有关建立隶属函数文献的分析提出质疑点，并对其进行归纳总结，依据模糊隶属函数建立理论建立了新隶属函数，并借用原文数据检验其科学性、合理性，在此基础上建立了体质评价中常用的“4等”和“5等”隶属函数。赵宏伟[23]等针对群体体质健康评估问题，基于高斯混合分布提出了一种群体体质评估模型，首先应用卷积神经网络无监督地从体育测试集中自动学习特征，然后基于高斯混合分布建立群体体质三级评估模型，最后将学到的特征输入评估模型得出群体体质评估结果。Yazhu Dai[24]等基于生理数据进行广义回归神经网络（GRNN）和反向传播神经网络（BPNN）对采集到的数据进行分析和建模，得到学生体质健康评价系统。（7）体质健康的未来发展。张丽军[25]等提出在大数据时代重新审视青少年体质健康促进的相关问题是非常有必要的，运用大数据思维和技术，提供科学政策制定依据、引领创新管理机制转变、驱动优化保障机制落位、助力完善监测机制建立和提升精准治理实现可能是构建大数据时代理论供给的路径探寻。71017D22-5E0E-468A-AB2F-A4DDF023E9BF

目前国内外针对大学生体质健康评估模型的研究甚少，同时对于群体自适应评估方法还处于初步探索阶段。本文针对大学生体制健康评估模型进行研究，研究过程基于现行国家学生体质健康标准，从身体形态、身体机能、身体素质三个方面着手，首先进行大学生体质健康评估指标的筛选，其次基于最小二乘集结主客观权重确定指标属性权重，最后结合TOPSIS方法进行体质健康状况的群体自适应分类评估。

1 大学生体质健康评估指标构建

1.1 指标初选

现行国家学生体质健康标准是指2017年教育部公布的《国家学生体质健康标准》。本标准是国家学生发展核心素养体系和学业质量标准的重要组成部分，是学生体质健康的个体评价标准，从身体形态、身体机能、身体素质三个方面综合评定学生的体质健康水平[26]，表1为本研究初选构建的大学生体质健康评价指标体系。

身体形态是人体生命活动的物质基础，随着年龄的增长以及环境、营养、疾病等因素的影响其也会发生改变[27]。身体形态指标也是判断大学生健康標准的重要指标之一，其主要包括身体质量指数（BMI）、基础代谢率（RMB）、体质脂肪率（BFP）、肌肉量率、体水分率、无机盐率、蛋白质率[28]等。

身体机能是指人的整体及其组成的各器官系统所表现出的生命活动[29]，身体机能指标主要包括心率、血压、心血管机能指数、运动强度测量、呼吸机能测量[30]。考虑到稳定性，优选基础心率（晨脉）作为心率指标[31]，考虑到血压测量可靠性，选用克兰普顿测量法[32]，心血管机能指数选用30秒钟30次起蹲综合心率（K=（P1+P2+P3-200）/10，其中P1是安静心率、P2是运动后即刻心率、P3是休息一分钟后的心率[32]），运动强度测量利用卡森公式（最高心率（220-年龄）—运动前安静心率）/2+运动前心率 [33]），呼吸机能测量以肺活量大小进行表征。

身体素质是指人体在活动中所表现出来的速度、力量、耐力、灵敏、柔韧等机能[34]，身体素质指标也是判断大学生体质健康程度的重要依据之一。速度指标测评主要有位移速度（30 m跑）、动作速度（两手快速敲击）、反应速度（计时尺）。力量指标测评主要有肌肉力量、肌肉耐力、爆发力，肌肉力量测量采用等长静力测量法（握力、背力），肌肉耐力测量采用腹部耐力、背部耐力、双臂耐力测量，爆发力测量主要采用腿部向前测量、腿部向上测量、腰部向上测量。耐力指标测量分为一般耐力、速度耐力、力量耐力、静力耐力。灵敏指标测量一般是通过快速运动中变换方向的能力进行，一般选择4×10 m往返跑、10 s立卧撑、象限跳等方法。柔韧性指标通常选用关节活动度（ROM）来表示躯体的柔韧性，主要包括肩关节柔韧性（转肩实验）和脊柱伸展能力（后躯体造桥）。

1.2 指标筛选原则

体质健康指标筛选是大学生体质健康评价的首要任务，是准确评价大学生体质健康状况的关键环节。指标筛选过程主要基于以下两个基本原则：一是在身体形态、身体机能、身体素质二级指标下分别进行筛选，其原因在于大学生体质健康评价必须基于身体形态、身体机能、身体素质三方面;二是指标筛选基于指标间的相关性以及指标对评价体系的贡献度，保留贡献度较大的指标作为关键指标，累计贡献度达90以上甚至更高。

1.3 指标筛选

体质健康指标筛选是大学生体质健康评价的关键环节，合理的指标筛选过程是大学生体质健康综合评价的基础。本次研究过程中主要基于指标间相关性以及指标贡献度完成筛选，具体筛选步骤如下。

1.3.1 身体形态指标筛选

首先，根据体质数据测试仪器计算方法，体重=脂肪量+无机盐量+肌肉量，肌肉量=蛋白质+身体水分，因此初步选择身体质量指数（BMI）、基础代谢率（RMB）、体脂脂肪率（BFP）、无机盐率、蛋白质率为身体形态评价指标。随机抽取30名男性大学生进行身体形态指标值测试，抽取年龄为（19±4）岁，结合主成分分析和因子分析法求取各初选指标方差贡献率Ωp，剔除贡献度较小的指标，各指标具体贡献度见表2。最后，确定筛选指标，即体质脂肪率A3、蛋白质率A5、无机盐率A4、身体质量指数A1。

1.3.2 身体机能指标筛选

首先，随机抽取30名男性大学生（年龄：19±4）进行身体机能指标测试;其次，结合主成分分析和因子分析法求取各初选指标方差贡献率Ωp，剔除贡献度较小的指标，各指标具体贡献度见表3。最后，确定筛选指标，即运动强度指数B4、心率B1、心血管机能指数B3、舒张压B21、收缩压B22。

1.3.3 身体素质指标筛选

首先，随机选取30名男性大学生（年龄19±4岁，身高：175±5 cm）进行身体素质指标测试;其次，采取评价主体要素须全覆盖的原则，结合主成分分析和因子分析法求取各初选指标方差贡献率Ωp，剔除贡献度较小的指标，表4为力量指标中各要素指标的具体贡献度。

综上所述，在筛选大学生体质评价指标体系时，综合考虑了大学生的身体形态、身体机能、身体素质3个方面的因素。由此选取了代表身体形态、身体机能、身体素质3个方面共16个指标构成大学生体质健康评价指标体系（表5）。

2 最小二乘集结权重与改进TOPSIS方法的群体自适应评估模型

大学生体质健康评价指标确定后，要对大学生体质健康状况进行定量评价，需要确定各个评价指标的权重，指标权重确定方法分为主观赋权法、客观赋权法、组合赋值法。主观赋权法主要有专家调查法、层次分析法、二项系数法、环比评分法等，其缺点表现为决策具有较强的主观随意性，容易受决策者知识缺乏的影响;客观赋值法主要有主成分分析法、熵权法、CRITIC法等[35]，其缺点主要表现为依赖于足够的样本数据和实际的问题域，通用性和参与性差，而且不能体现评判者对不同属性指标的重视程度，权重与属性的实际重要程度可能相差较大[35]。最小二乘集结权重是指主观权重与客观权重的集结基于最小二乘的思想，即主客观权值具有较好的一致性，评价体系各个指标的主观权重与客观权重的离差平方和最小[36]。为了尽量降低主观赋值法和客观赋值法单独使用带来的缺点，本研究采用最小二乘集结主客观权重确定最终权重，同时采用TOPSIS方法进行具体样本的评价，图1研究的层次分析法（AHP）为大学生体质健康评估模型流程图。71017D22-5E0E-468A-AB2F-A4DDF023E9BF

2.1 基于最小二乘集结的指标权重确定方法

2.1.1 基于层次分析法AHP确定主观权重

（Analytic Hierchy Process，简称AHP）是按照问题要求建立一个描述系统功能或特征的递阶层次结构，通过两两比较因素的相对重要性，构成上层因素对下层因素的判断矩阵，以给出下层相关因素对上层因素的相对重要性程度组成的序列。本研究利用层次分析法分别确定身体形态、身体机能、身体素质三个方面对于大学生体质健康评价的相对重要性序列;身体质量指数（BMI）、基础代谢率（RMB）、体脂脂肪率（BFP）、肌肉率、体水分率对身体形态的重要性序列;心率、血压、心血管机能指数、运动强度指数、呼吸机能指数对于身体机能的重要性序列;速度、力量、耐力、灵敏性、柔韧性对身体素质的影响。层次分析法计算指标权重的具体步骤步骤如下。

（1）构造判断矩阵。邀请专家依据重要度定义表（见表6）对大学生体质健康的所有指标两兩重要性进行比较，结果见表7。

（2）计算指标权重。利用和积法求解判断矩阵A的最大特征值及特征向量，对判断矩阵A按列规范化，再按行相加得和向量。

a-ij=aij∑ni=1aij（1）

wi=∑ni=1a-ij（2）

对判断矩阵A的进行平均，得到权重向量w-ij。

w-ij=wi∑ni=1wi（3）

计算判断矩阵A的最大特征值λmax。

λmax=∑ni=1[Aw-i]in（w-i）i（4）

（3）一致性检验。在判断矩阵特征向量和最大特征值求出之后，需要对权重合理性进行一致性检验，一致性检验采用的指标为

C.I.=λmax-nn-1（5）

只要满足C.I.C.R.<0.1（6）

即认为判断矩阵具有满意的一致性，其中C.R.为平均随机一致性指标，取值见表8。

3.1.3 最小二乘综合权重的确定

根据式（14）～（15），对主观权重和客观权重进行最小二乘拟合，拟合方程见表12。根据拟合方程发现线性拟合残差最小效果最好，说明主观权重和客观权重具有较好的一致性;指数拟合、对数拟合、幂指数拟合效果次之;而二次及以上多项式拟合效果较差，且随着多项式次数的增加其效果变差。因此选择线性拟合结果作为拟合函数进行综合权重的计算，并对结果进行归一化处理，最终计算结果见表13。从上述最小二乘法拟合结果可以看出，主观权重与客观权重具有很好的一致性，同时线性拟合效果最佳。

3.2 大学生体质健康TOPSIS评价

依据建立的TOPSIS法大学生体质健康评价优选模型，对上述学生样本进行评价优选，具体计算过程如下：

（1）根据决策矩阵建立过程式（16）～（17）建立大学生体质健康评价优选决策矩阵，同时进行规范化处理。

（2）根据公式（18）计算得到加权决策矩阵Zij。

（3）根据公式（19）～（20）确定正理想解Z+和负理想解Z-。

Z+=（0.0303，0.0241，0.0256，0.0297，0.0313，0.0293，0.0251，0.0286，0.0294，0.0197，0.0223，0.0212，0.0208，0.0226）

Z-=（0.0000，0.0000，0.0000，0.0000，0.0000，0.0000，0.0000，0.0000，0.0000，0.0000，0.0024，0.0000，0.0000，0.0000）

（4）根据式（21）～（23）计算得到各大学生体质健康与理想健康贴近度大小并进行归一化处理（表14）。

（5）根据式（24）～（25）对待评大学生进行体质健康类别划分，图2为待评大学生体质健康分类结果。

4 讨 论

4.1 评估结果正态性检验

正态性检验是指利用观测数据判断总体是否服从正态分布的检验，是统计判决中重要的特殊拟合优度假设检验。常用的正态性检验方法有正态概率纸法、夏皮罗威尔克检验（Shapiro—Wilktest）、科尔莫格罗夫检验法，偏度-峰度检验法。图3中为28名大学生体质健康评价结果正态概率图，从图3可以看出，正态概率图基本趋近于一条直线，说明评估结果可靠性较高，模型评价结果客观。除此之外，由于样本量较少（28名大学生）导致曲线出现波动情况，这属于正常现象，当样本量足够多时，其分布会更接近于直线。因此，正态性检验结果表明，本方法具有较高可靠性。

4.2 评估结果的对比分析

德尔菲法，也称为专家调查法，其本质上是一种反馈匿名函询法，其大致流程是在对所要预测的问题征得专家的意见之后，进行整理、归纳、统计，再匿名反馈给各个专家，再次征求意见，再集中，再反馈，直至得到一致的意见。其优点主要表现为能充分发挥各位专家的作用，集思广益，准确性高，能够表达各位专家意见的分歧点，取各家之长，避各家之短;缺点是缺少思想沟通交流，可能存在一定的主观片面性，易忽视少数人的意见，可能导致预测的结果偏离实际，存在组织者主观影响。为了验证本方法的有效性，针对大学生各指标测试数据，抽取教龄大于2年的体育专业教师5名，按照二分法对28名大学生进行体质健康的分类。第一次二分将28名大学生分为一类体质和二类体质各14名;第二次二分分两次进行，第一次将一类体质分为优型体质和良型体质，按照正态分布要求，优型体质4名，良型体质10名，第二次将二类体质分为中型体质和差型体质，按照正态分布要求，中型体质10名，差型体质4名。分类过程中分类不一致的样本按照少数服从多数的原则进行确定，如果票数一致，则再进行一轮投票，直至完成两次既定的二分类为止。

图4为28名大学生体质健康专家调查二分类结果图。71017D22-5E0E-468A-AB2F-A4DDF023E9BF

结合图2和图4可得：（1）關于一类体质，本模型与专家调查结的一致程度为79;关于二类体质，本文模型与专家调查结的一致程度为83。（2）关于优型体质，本模型与专家调查结的一致程度为50;关于良型体质，本模型与专家调查结的一致程度为78;关于中型体质，本模型与专家调查结的一致程度为50;关于差型体质，本模型与专家调查结的一致程度为44。由于本文模型在分类过程中采用的是自适应分类，所以对各类人员数量事先未做定量，而专家调查过程基于数据的正态分布原理对各类数据事先做了量化，这就导致了各类分布一致程度表面上具有一定差异性，但大学生体质健康排序具有明显的一致性，这种差异属于非本质差异。同时，由于大学生体质健康评估的目的是科学有效的寻找差型体质学生进行强化管理，因此，本模型对于科学有效的大学生体质健康评估具有很高的可靠性。

5 结 论

以《国家学生体质健康标准》为依据进行大学生体质健康评价是确保大学生体质健康达到国家基本要求的关键环节，本研究提出基于最小二乘法集结主客观权重（AHP&CRITIC）与TOPSIS方法的大学生体质健康群体自适应评估模型。鉴于传统的方法尚未考虑指标权重的主客观性，首先基于《国家学生体质健康标准》进行评估指标初选，并依据主成分分析以及指标贡献度大小进行指标筛选，确定最终评价指标体系;其次，基于层次分析法（AHP）和CRITIC法分别进行指标主观权重与客观权重的确定，同时在判断主客观权重具有较好一致性的基础上基于最小二乘确定集结权重;最后，基于改进的TOPSIS方法以及上述集结权重对大学生体质健康进行群体自适应综合评价。评估结果的正态性检验以及与专家调查法结果对比分析表明，本研究所构建的模型可靠性高、操作性强，评价结果直观，并且为基于《国家学生体质健康标准》的多维多指标评价，为高校学生体质健康管理提供了一种新思路。针对大学生体质健康评估方法，未来研究将综合灰色系统理论与方法，无监督机器学习等成熟技术，以提出更为高效的自适应评估模型。

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收稿日期：2021-10-19

基金项目：中国民用航空飞行学院面上项目（编号：J2021-031），中国民用航空飞行学院航空体育研究所资助项目（编号：JG2022-34）。

作者简介：寇 月（1991- ），女，四川雅安人，硕士，讲师，研究方向体质健康评估模型、肥胖运动预防机制、航空安全员控防技能等。

通讯作者：李 海（1989- ），男，甘肃定西人，讲师，博士研究生，研究方向机器学习与图像处理、灰色系统理论及其应用等。

作者单位：1.中国民用航空飞行学院航空安全保卫学院，四川 德阳 618307;2.中国民用航空飞行学院民航安全工程学院，四川 德阳 61830771017D22-5E0E-468A-AB2F-A4DDF023E9BF