速度滑冰作为冬奥会最精彩的比赛项目之一，受到了各个国家体育局广泛的关注和重视。利用智能分析及决策技术对速滑项目进行研究，对影响比赛因素的挖掘以及比赛成绩的提升有重要意义，具备很大的实用价值。本文对速度滑冰展开智能分析及决策技术研究，具体研究内容如下：

(1) 针对传统数据分析方法准确性较差和时空分析粒度粗糙等问题，本文提出了一种速滑运动员状态表现综合分析评价方法。该方法通过特征建模构建丰富特征集，然后基于决策树模型设计了重要性分析算法，实现对影响比赛成绩的特征进行重要性分析。最后基于特征重要性设计了综合评价模型，对运动员竞技状态和运动表现的综合评价，提高了评价的准确性。

(2) 针对传统速滑比赛战术决策方法中存在决策规则繁杂、决策效果差以及环境耦合性差等问题，建立了基于深度强化学习的速滑战术决策方法。该方法综合考虑真实场景、物理约束和比赛规则搭建了速滑比赛训练环境，设计滑行奖励、体能奖励以及成绩奖励在内的奖励引导，采用深度强化学习算法进行速滑比赛战术决策，实现了提高竞技水平的高效战术策略学习。

(3) 针对速滑比赛中存在运动员碰撞约束、速度约束以及其他比赛规则等问题，本文提出一种基于知识驱动的深度强化学习算法进行速滑战术决策优化，主要通过基于数据驱动的知识模仿、基于知识的奖励函数设计以及基于知识的动作空间约束实现。该方法基于历史比赛数据，通过监督学习的方式进行知识模仿。根据先验知识和比赛规则进行知识过滤，设计考虑碰撞约束和速度约束在内的奖励函数，提高了战术决策的合理性和有效性。

(4) 根据深度强化学习训练得到的战术策略，对运动员进行战术策略指导与分析。将模型智能生成的策略与具体的圈、段、弯道对应，并与运动员真实比赛战术策略进行时空对应，形成教练员、运动员便于理解和实践的技战术策略指导，完成了模型学习策略的可解释性表达，提高了优化策略对日常训赛的指导作用。