研究目的:国内外运动学领域的研究中运动能耗估计一直是一个热点问题。现有的能耗预测模型多以预测长时间有氧运动为主,其能耗推算的单位通常为卡/分。而抗阻训练以动作重复次数,而非动作持续时间作为训练量的累积标志,不适用于现有拟合模型。因此本研究提出了适用于抗阻训练形式的能耗估计模型,利用多项式特征工程及Lasso回归,构建上肢主导类与下肢主导类两个拟合模型,以此实现青年人群抗阻训练运动能耗估计。研究方法:本研究招募了 32名17-32岁在校本科生与研究生为实验对象（男女各16名）,实验中受试者佩戴气体代谢分析仪,心率臂带及三个分别佩戴在优势手腕,腰部,优势脚背的IMU记录24个抗阻训练动作分别完成10次产生的数据。经过处理,将采集的原始数据转换为包含363个动作样本的数据集。将数据集按8:2的比例划分为训练集与验证集,训练集用于抗阻训练能耗估计模型的训练,验证集用于验证模型的准确性与一致性。研究结果:本研究经过不同的数据源输入组合与算法框架组合共得到四个模型:无分类心率拟合模型,无分类心率IMU融合模型,上肢类以及下肢类心率IMU融合模型。模型构建完成后,验证集在上述四个模型上:均方根误差分别为:2.840,2.318,1.447 和 1.567;拟合优度分别为:0.610,0.740,0.897 和 0.877;皮尔逊相关系数（P＜0.01）分别为:0.870,0.893,0.957 和 0.937;Bland-Altman 图的残差均值分别为:-1.3,-1.1,0.6和0。研究结论:（1）在抗阻训练能耗估计问题中,加入IMU数据源作为输入变量的模型与传统心率模型相比,可以使模型的准确性与一致性得到提升。（2）在抗阻训练能耗估计问题中,使用分类拟合的算法框架相比无分类的算法框架,可以使模型的准确性与一致性得到提升。（3）本研究构建的上肢类心率IMU融合模型与下肢类心率IMU融合模型,其拟合优度均可以达到0.85以上,皮尔逊相关系数均可以达到0.90以上,可以应用于运动装备中实现较精确的估计抗阻训练能量消耗。