预计表现

预计表现是什么

预计表现功能依据上传至 Strava 的历史活动数据，为订阅用户提供主要跑步竞速距离的预计完成时间。涵盖的竞速距离有 5K、10K、半马，以及全程马拉松。预计表现功能不将路面或海拔变化纳入考虑，计算时假设运动达人在平坦的、类似跑道的路面行进。该预计功能只对订阅用户开放，可前往你选项卡的进度部分查看。

如何使用

查看预计表现需满足一些条件，订阅用户需要在过去 24 周（约 5 个半月）上传至少 20 次跑步活动。这保证了该功能背后的机器学习模型有充足的数据，生成高质量、准确的预测内容。订阅用户每上传一次跑步活动，或连续三天未上传跑步活动，模型都将生成一组新的预计表现。如未在滚动窗口期内上传足够数量的跑步活动，订阅用户则可以看到上一次上传数据充足时生成的预计表现。订阅用户再次上传足够数据后，预计表现将会刷新。

工作原理

Strava 预计表现功能由一款机器学习模型提供支持，该模型使用了来自超过 100 位运动达人的数据，包括其全部时间的跑步历史和最好成绩。与其他使用包括 VO2 预计峰值的理论数据的预测方式不同，Strava 只使用真实活动数据预测竞速成绩。该系统还梳理训练经历相似的运动达人成绩，因此生成的预计表现更贴合现实，也与有类似运动能力的达人的运动表现相关联。

各个竞速距离的预计完成时间分别计算得出，增加了数据的准确性。比如，一位参加马拉松训练的运动达人，每周完成的运动量更多，运动间歇也更久，则其半程马拉松和马拉松的预计成绩可能会有显著提高，而其他短距竞速的预计表现或许不会有太大变化。同理，一位专注短距竞速的运动达人，更注重速度和力量训练，可能会更容易看到自己在 5K 和 10K 预计表现的进步，而非在长距竞速预计表现上的提升，因为长距竞速并不倚重速度和力量能力。