随着社会老龄化问题日趋严重，老年人的健康已成为制约家庭、社会发展的重要因素。良好的体能是老年人保持健康、保持生活自理的前提条件。目前常用“身体活动能力”评价老年人的体能，但身体活动能力没有考虑与体能相关的重要属性，且需要测试的项目较多。在此背景下，提出基于步速的老年人体能分级模型，可为老年人体能评价提供技术支持。针对老年人步速涉及的相关属性庞杂问题，提出了一种步速相关重要属性提取方法。该方法首先对人群进行分层，得到未经分层的全部人群和经分层后的较快步速人群（A人群）、一般步速人群（B人群）和较慢步速人群（C人群）共四个人群；再采用多元回归、随机森林和神经网络提取每层人群的重要属性；最后进行融合决策，共筛选到健康状况、年龄、关节问题、认知功能、食肉状况、是否体检、体重、身高、腰围、臀围与收缩压共计11种与步速相关的重要属性。基于步速相关的重要属性，提出了一种基于logistic回归的老年人体能分级方法。该方法以11维重要属性为自变量，建立“较快－一般”步速logistic回归模型和“一般－较慢”步速logistic回归模型，将老年人体能分为7个等级。试验结果表明，老年人体能的7个等级之间存在着明显的统计学差异，且变化趋势一致，表明该模型的合理性。该模型可为老年人的体能评价及干预对象的选择提供一种技术方法。