Elevate: 피트니스 트렌드 "형태"는 어제의 "피트니스"와 "피로"를 기반으로해야합니다.

정의에 따른 형식은 (TrainingPeaks)입니다.
훈련 스트레스 균형 (TSB) 또는 양식은 훈련 스트레스의 균형을 나타냅니다.

양식 (TSB) = 어제 피트니스 (CTL)-어제 피로 (ATL)

https://help.trainingpeaks.com/hc/en-us/articles/204071764-Form-TSB-

@aprokop 예, 사용 된 수학 모델을 사용해야합니다. 수식이 도우미에 있습니다.

@thomaschampagne 귀하의 의견을 이해하지

@aprokop 예. 피트니스 모델 높이기 = 훈련 피크 모델

@thomaschampagne 그렇게 생각하지 않습니다. TrainingPeaks 모델은

Form(day+1) = Fitness(day) - Fatigue(day)

다른 두 공식이 정확하지 않은 것 같습니다.

Fitness(day+1) = Fitness(day) + (StressScore(day+1)-Fitness(day)) x ...
Fatigue(day+1) = Fatigue(day) + (StressScore(day+1)-Fatigue(day)) x ...

내 TrainingPeaks 곡선을 보면 큰 노력이 같은 날에는 체력과 피로, 다음 날에는 형태에 상당한 영향을 미칩니다.

내 요점이기도합니다.

@thomaschampagne 그렇게 생각하지 않습니다. TrainingPeaks 모델은

형태 (일 +1) = 체력 (일)-피로 (일)

알겠습니다. 이해하지 못했습니다. 티켓을 다시 열었습니다. 발굴 해주셔서 감사합니다. FYI 코드는 다음과 같습니다. https://github.com/thomaschampagne/elevate/blob/990b5d0fc11113b2c4d120e6aec9f0ba3dc0e844/plugin/app/src/app/fitness-trend/shared/services/fitness.service.ts#L243

PR을 만드는 것이 당신에게 가능한 일입니까, 아니면 제가 직접 처리합니까?

이 프로그래밍 언어로 작업 한 적은 없지만 충분히 쉽다고 생각한다면 시도해 볼 수 있습니다. 내 주요 관심사는 영향을받는 코드의 범위와 재구성이 필요한지 여부입니다.

@aprokop 범위는 https://github.com/thomaschampagne/elevate/blob/990b5d0fc11113b2c4d120e6aec9f0ba3dc0e844/plugin/app/src/app/fitness-trend/shared/services/fitness.service.ts#L226

하지만 걱정하지 마세요. 변경 사항을 테스트하고 검증하려면 도움이 필요합니다.

@aprokop 아래에 대해 100 % 확신하십니까?

Fitness(day+1) = Fitness(day) + (StressScore(day+1)-Fitness(day)) x ...
Fatigue(day+1) = Fatigue(day) + (StressScore(day+1)-Fatigue(day)) x ...

권장 사항으로 코드를 수정했습니다 (커밋 https://github.com/thomaschampagne/elevate/commit/ec73ee0c5a6d3c78662c41b94a4e090c70a1572b를 통해). 기존 코드의 구현을 단순화하기 위해 다음과 같은 수식을 구현했습니다.

Fitness(day) = Fitness(day-1) + (StressScore(day)-Fitness(day-1)) x ...
Fatigue(day) = Fatigue(day-1) + (StressScore(day)-Fatigue(day-1)) x ...
Form(day) = Fitness(day-1) - Fatigue(day-1)

트윗 담아 가기

• 커밋 https://github.com/thomaschampagne/elevate/commit/ec73ee0c5a6d3c78662c41b94a4e090c70a1572b 에서 코드 검토를 수행 할 수 있습니까? (필요한 경우 주석 처리)

• 또한 아래 빌드를 테스트하고 TrainingPeaks와 비교하여 회귀없이 모든 것이 정상인지 확인할 수 있습니까? (빌드는 커밋 https://github.com/thomaschampagne/elevate/commit/ec73ee0c5a6d3c78662c41b94a4e090c70a1572b ofc를 포함합니다)

테스트 빌드 : v6.6.0_stable_ec73ee0_2018-10-17-16-05.zip

당신의 도움을 주셔서 감사합니다 :)

안녕하세요.

아래에 대해 100 % 확신하십니까?

예, 아니오. 예, 같은 날의 노력이 같은 날의 피트니스 / 피로에 영향을 미치지 않으므로 TrainingPeaks와 일치하지 않는다는 점에서 잘못된 것입니다. 반드시 StressScore (day)를 StressScore (day + 1)로 변경해야합니다. 그러나 그것이 정확한 공식인지 확실하지 않습니다. 그 공식은

Fitness(day+1) = Fitness(day) + (StressScore(day+1)-Fitness(day+1)) x ...

의미가있을 수도 있습니다 (그러면 Fitness (day + 1)에 대해 해결해야합니다). 하지만 그대로 좋다고 생각합니다.

커밋은 제안 된 공식을 올바르게 구현합니다. prevCtl 및 친구의 업데이트를 if (isPreStartDay) 절에서 제거 할 수 있지만 이는 사소한 것입니다.

집에 도착하면 저녁에 테스트 해 볼게요.

시도해 보았고 예상대로 작동합니다. 체력과 피로가 같은 날까지가는 동안 형태는, 다음 날 떨어졌다. 그래서 지금은 다 좋다고 생각합니다.

@aprokop 테스트와 검토에 감사드립니다! 따라서 두 가지 공식이 있습니다.

Fitness(day+1) = Fitness(day) + (StressScore(day+1)-Fitness(day+1)) x ...
-- or --
Fitness(day+1) = Fitness(day) + (StressScore(day+1)-Fitness(day)) x ...

하지만 첫 번째 문제가 있다고 생각합니다. Fitness(day+1) 도 표현식의 일부인 경우 Fitness(day+1) 을 계산하는 것이 이상합니다 ... 이것이 우리가 찾고자하는 것입니다.

그리고 표현을 풀면

Fitness(day+1) = (Fitness(day) - k * StressScore(day+1)) /(1 - k)  where k = exp(-1/42)

... 말이 돼?!

TrainingPeaks에서 매일 CSV 데이터를 내보내는 방법이 있습니까? 아니면 TrainingPeaks 그래프 스크린 샷에서 더 많은 정보를 얻으시겠습니까?

TrainingPeaks 그래프 스크린 샷에서 빨간색 점이 노력의 날입니까? 운동하는 날 체력과 피로 곡선이 올라간다는 것을 확인합니까?

당신의 도움을 주셔서 감사합니다 :)

@thomaschampagne Fitness(day+1) = Fitness(day) + (StressScore(day+1)-Fitness(day+1)) x ... 이 이상하다는 데 동의합니다. 100 % 확실하지 않기 때문에 언급했습니다.

TrainingPeaks에서 매일 CSV 데이터를 내보내는 방법이 있습니까? 아니면 TrainingPeaks 그래프 스크린 샷에서 더 많은 정보를 얻으시겠습니까?

이것은 정말 좋은 생각입니다. 나는 그것이 가능하다고 믿으며 과거에 그렇게했습니다. 최근 데이터를 가져 오겠습니다.

TrainingPeaks 그래프 스크린 샷에서 빨간색 점이 노력의 날입니까? 운동하는 날 체력과 피로 곡선이 올라간다는 것을 확인합니까?

예, 빨간색 점은 매일 TSS 값이고 파란색 점은 강도입니다.

운동하는 날 체력과 피로 곡선이 올라간다는 것을 확인합니까?

예.

좋습니다. 운동은 내보낼 수 있지만 곡선 값은 내보낼 수 없습니다. 좋아. 테스트 해 보겠습니다.

최근의 어려운 경주 ( - 중요하지 않은 데이터로 표시)를 살펴 보겠습니다. 데이터는 그래프에서 가져와야하고 TrainingPeaks에 의해 가장 가까운 정수로 반올림되었습니다.

| | 경기 전 | 레이스 데이 | 경기 후 |
|-|-|-|-|
| TSS | -| 395 | -|
| 피로 | 54 | 102 | -|
| 피트니스 | 61 | 69 | -|
| 양식 | -| 8 | -33 |

그래서:

1. 피로 (일)-피트니스 (일) = 69-102 = 33 = 양식 (일 +1)이므로 양식에 대한 올바른 공식이 있습니다.
2. Fatigue (day-1) + (TSS-Fatigue (day-1)) x ... = 54 + (395-54) x (1-e ** (-1/7)) = 99, 약 102?
3. (피로 (일 -1) + TSS (1-k)) / (2-k) = (54 + 395 (1-k)) / (2-k) = 94, 그러니 벗어납니다. (k = exp (-1/7)). 이전 주석의 계산 이 잘못되었으므로 여기에서 수식 계산을 수정했습니다.
4. Fitness (day-1) + (TSS-Fitness (day-1) x ... = 61 + (395-61) x (1-e ** (-1/42) = 69, 맞습니다.
5. (Fitness (day-1) + TSS (1-K)) / (2-K) = (61 + 395 (1-K)) / (2-K) = 69, 그래서 거의 맞습니다 (여기, K = exp (-1/42)).

요약하면 다음과 같은 것이 최선의 선택입니다.

Form(day) = Fitness(day-1) - Fatigue(day-1)
Fitness(day) = Fitness(day-1) + (StressScore(day)-Fitness(day-1)) x (1-exp(-1/42))
Fatigue(day) = Fatigue(day-1) + (StressScore(day)-Fatigue(day-1)) x (1-exp(-1/7))

추신 : 2에서 왜 우리는 102가 아니라 99를 얻습니다.

GoldenCheetah 살펴보기 :

double lte = (double)exp(-1.0/ltsDays_);
double ste = (double)exp(-1.0/stsDays_);
 ...
// LTS
if (day) lastLTS = lts_[day-1];
lts_[day] = (stress_[day] * (1.0 - lte)) + (lastLTS * lte);

// STS
if (day) lastSTS = sts_[day-1];
sts_[day] = (stress_[day] * (1.0 - ste)) + (lastSTS * ste);

이것도 있습니다.

그래서 저는 우리가 좋다고 생각합니다.

@aprokop 이 심층 분석에 감사드립니다! 명확하고 모호하지 않습니다!