【技术实现步骤摘要】
本说明书实施例涉及计算机，特别涉及一种运动负荷预测方法。
技术介绍
1、随着健身热潮的兴起，越来越多的人加入健身的行列，在闲暇时间之余，人们会选择各种各样的健身活动，例如骑行、跑步等。
2、但目前大多数健身用户无法根据自身的实际运动能力去做合适的运动量，因为运动能力的量化需要通过一些测试方式获取，例如运动运动需要确定用户的运动负荷，运动负荷是指能在当前运动强度的情况下该用户身体所承担的负荷。运动负荷通常用于确定以及调整训练强度，无论是职业车手还是业余爱好者都可以使用运动负荷来规划训练以及衡量自己的进步。获取运动负荷通常需要用户佩戴血氧、心跳等监控设备，从而根据血氧、心跳等监控设备获取用户的血氧以及心率信息，再基于血氧以及心率信息进行测量并计算获得运动负荷，若没有血氧、心跳等监控设备则无法获取用户的运动负荷。因此，亟需一种方法来解决上述技术问题。
技术实现思路
1、有鉴于此，本说明书实施例提供了一种运动负荷预测方法。本说明书一个或者多个实施例同时涉及一种运动负荷预测装置，一种计算设备，一种计算机可读存储介质以及一种计算机程序，以解决现有技术中存在的技术缺陷。
2、根据本说明书实施例的第一方面，提供了一种运动负荷预测方法，包括：
3、获取目标用户的用户属性信息、所述目标用户的目标运动数据和所述目标用户的历史初始预测运动负荷；
4、对所述目标运动数据进行特征提取，获得至少一项运动特征值；
5、将所述用户属性信息和各项运动特征值输
6、根据所述初始预测运动负荷和所述历史初始预测运动负荷，构建预测运动负荷序列；
7、将所述预测运动负荷序列输入第二运动负荷预测模型，获得所述目标用户的目标预测运动负荷。
8、根据本说明书实施例的第二方面，提供了一种运动负荷预测装置，包括：
9、获取模块，被配置为获取目标用户的用户属性信息、所述目标用户的目标运动数据和所述目标用户的历史初始预测运动负荷；
10、提取模块，被配置为对所述目标运动数据进行特征提取，获得至少一项运动特征值；
11、第一输入模块，被配置为将所述用户属性信息和各项运动特征值输入第一运动负荷预测模型，获得所述目标用户的初始预测运动负荷；
12、构建模块，被配置为根据所述初始预测运动负荷和所述历史初始预测运动负荷，构建预测运动负荷序列；
13、第二输入模块，被配置为将所述预测运动负荷序列输入第二运动负荷预测模型，获得所述目标用户的目标预测运动负荷。
14、根据本说明书实施例的第三方面，提供了一种计算设备，包括：
15、存储器和处理器；
16、所述存储器用于存储计算机可执行指令，所述处理器用于执行所述计算机可执行指令，该计算机可执行指令被处理器执行时实现上述运动负荷预测方法的步骤。
17、根据本说明书实施例的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，其存储有计算机可执行指令，该指令被处理器执行时实现上述运动负荷预测方法的步骤。
18、根据本说明书实施例的第五方面，提供了一种计算机程序，其中，当所述计算机程序在计算机中执行时，令计算机执行上述运动负荷预测方法的步骤。
19、本说明书一个实施例实现了，在不获取用户的心率数据的情况下，对用户在运动场景下的运动负荷进行预测，并根据运动负荷在时序上具有连续性的特点，将当前预测出的初始预测运动负荷，结合已经获取到的历史初始运动负荷进行第二次预测，从而获得目标运动负荷，进一步提高运动负荷预测的准确性。
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1.一种运动负荷预测方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，获取所述目标用户的目标运动数据，包括：
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述目标运动数据进行特征提取，获得至少一项运动特征值，包括：
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述目标运动数据，确定所述目标运动对应的至少一项运动速度特征值，包括：
5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述目标运动数据，确定所述目标运动数据的运动速度阈值，包括：
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述初始预测运动负荷和所述历史初始预测运动负荷，构建预测运动负荷序列，包括：
7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取所述目标用户的历史初始预测运动负荷之前，所述方法还包括：
8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，获取所述目标用户的历史初始预测运动负荷，包括：
9.如权利要求8所述的方法，其特征在于，根据所述初始预测运动负荷和所述历史初始预测运动负荷，构建预测运动负荷序列，包括：
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