心率錶準確度的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列包括賽程、直播線上看和比分戰績懶人包

跑者都該懂的跑步關鍵數據：透過跑錶解析自己的跑力，突破瓶頸，進行有效率的科學化訓練

為了解決心率錶準確度的問題，作者徐國峰,莊茗傑 這樣論述：

　　國內第一本結合訓練理論+穿戴式裝置+跑者數據分析的耐力運動專書 　　在日常生活中必須了解「經濟指標」 　　在跑步世界裡則必須掌握「跑步關鍵數據」 　　 　　自我突破是跑者的最高追求，無論是跑出更好的成績，還是鍛鍊意志，都要先透過蒐集、解讀跑步關鍵數據來認識自己，再依照體能、肌力及技術上的實況，規畫適當且有效的訓練，讓自己跑得更安全、更長久。 　　 　　過去必須透過專業教練和特殊設備，才能蒐集、量測和分析，進而打造科學化的訓練課表。如今，隨著穿戴裝置跑錶和手機APP、雲端服務平台的普及，跑者能隨時隨地監控並調整自己的跑步課表和訓練策略，但大部分人並不了解數據所代表的意義，以及該如

何運用，例如： 　　 　　>>即時跑力是評量跑者實力的綜合性指標，數值愈高代表跑步能力愈強。全馬破四的跑力是41，破三的跑力是56，想要提升跑力就要同時訓練體能、肌力與跑步技術； 　　 　　>>臨界配速是跑者體內的乳酸處於臨界點時的配速，在此速度下，跑者身體所產生的乳酸量，剛好等於排除量；若再加速，乳酸就會開始累積，之後很快就會開始掉速； 　　 　　>>每分鐘的心跳次數(心率)對跑者的意義並不大，比較具有參考價值的是心率區間，找到自己的心率區間之後，心率錶的效益才能發揮最大； 　　 　　>>增加跑速的關鍵是加大前傾角度，目前百米世界紀錄保持人，後

半段賽程的前傾角度是21.4度，10公里世界紀錄保持人是17.3度，想要跑到某個速度，就必須達到特定的角度； 　　 　　>>觸地角度愈大，愈容易造成運動傷害。技術優秀的菁英跑者都在6度以內，超過10度以上就很易造成跑步的運動傷害； 　　 　　>>觸地時間愈短，發生傷害的風險愈小。一般慢跑者的觸地時間約在250毫秒以上，透過調整跑姿減少觸地角度，以及訓練肌肉與阿基里斯腱的彈性，可以大幅縮短時間； 　　 　　>>垂直振幅愈大，表示下肢對地推蹬愈明顯，不但浪費力氣，也是馬拉松跑者後半段抽筋的主因。菁英跑者的垂直振幅落在3~6公分之間，超過10公分以上，表示跑者的效

率很差； 　　 　　>>移動參數是最能整體量化跑姿優劣的數值，數值愈低代表跑步技術愈好。技術頂尖的跑者可以降到3%以內，一般跑者介於4~8%之間，超過8%以上就代表技術很差； 　　 　　>>訓練效果愈好恢復時間也愈長，想要維持體能只需到2.0，想要提升體能效果，就必須使效果值累計到3.0以上，但一個星期若有三天超過4.0，就有過度訓練的風險。 　　 　　本書是作者們多年來的研究，從體能指標、技術指標和壓力與效果指標三大類，帶領你深入跑步世界，透過它你將學會： 　　 　　．評估自己目前跑步的體能與技術； 　　．監控訓練、比賽過程中的身體狀況； 　　．分析訓練、比賽的結果，

以修正之後的訓練課表； 　　．了解跑步這項運動的科普知識。 　　 　　當你深刻認識、掌握自己的身體密碼，便能更安全地打造更強的自己。 　　

心率錶準確度進入發燒排行的影片

運用於人工智慧RNN、LSTM、GRU模型之路跑成績預測

為了解決心率錶準確度的問題，作者呂俊霆 這樣論述：

本研究透過Garmin腕式心率GPS智慧運動錶內的跑步訓練紀錄資料，並以RNN、LSTM、GRU三種類神經網路模型預測路跑比賽是否能在大會預定關門時間內完成，另外也就體能狀態（心率、配速）和跑步技術（步頻、配速）做預測分析，為探討跑步訓練資料的影響程度以及RNN、LSTM、GRU類神經網路模型的預測能力。本研究的訓練及測試資料為2017/2/5～2020/3/16期間的跑步訓練紀錄（跑步距離、時間、心率、步頻、步幅、配速、卡路里、海拔等特徵值）作為輸入參數，來測試比較RNN、LSTM、GRU類神經網路模型在運動錶內的跑步完成時間趨勢的預測能力。