Prediction of Maximum Oxygen Uptake (VO2max) with Submaximal and Questionnaire Variables using Different Regression Methods

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Çukurova Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Bilgisayar Mühendisliği, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2014

Tezin Dili: İngilizce

Öğrenci: Eser Yücel

Asıl Danışman (Eş Danışmanlı Tezler İçin): MEHMET FATİH AKAY

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Maksimal oksijen tüketimi (VO2max), kişinin yoğun ve maksimal egzersiz sırasında kullandığı maksimum oksijen miktarını ifade eder. Bu tezin amacı, submaksimal ve anket değişkenlerini kullanarak doğru Maksimal Oksijen Tüketimi (VO2max) tahmin modelleri geliştirmektir. VO2max tahmin modellerini geliştirmek için Destek Vektör Makineleri (SVM), Çoklu Doğrusal Regresyon (MLR) ve Çok Katmanlı Algılayıcı (MLP) gibi regresyon yöntemleri kullanılmıştır. Tahmin modellerin performansı çoklu korelasyon katsayısı (R) ve standart tahmin hatası (SEE) hesaplanarak belirlenmiştir. Sonuçlar göstermiştir ki, submaksimal ve standart egzersize dayalı olmayan değişkenlere anket değişkenlerinin eklenmesi VO2max tahmin modellerinin doğruluğunu belirgin şekilde arttırmıştır. SVM modellerinin sonuçları MLP ve MLR modellerinden elde edilenler ile karşılaştırılmış ve SVM bazlı VO2max tahmin modellerinin diğer regresyon modellerinden üretilen tahmin modellerinden daha iyi performans gösterdiği görülmüştür (Daha düşük SEE ve daha düşük R).