Prediction of Upper Body Power and Maximal Oxygen Uptake of Cross-Country Skiers Using Different Regression Methods

Shahaboddin Daneshvar

Prediction of Upper Body Power and Maximal Oxygen Uptake of Cross-Country Skiers 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: Shahaboddin Daneshvar

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

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Üst vücut gücü (UBP) ve maksimal oksijen alımı (VO2max) kros kayakçıların yarış performansını belirleyen en önemli iki bileşendir. Kros kayakçıların UBP'sini ölçmek için bir çok çalışma yapılmış olmasına rağmen, şu ana kadar kros kayakçıların UBP'sini tahmin etmek için hiç bir çalışma yapılmamıştır. Bu tezin amacı, radyal tabanlı fonksiyon kullanan destek vektör makineleri (SVM-RBF), doğrusal SVM, çok katmanlı algılayıcı (MLP) ve çoklu doğrusal regresyon (MLP) gibi farklı regresyon yöntemleri kullanarak kros kayakçıların 10 saniye UBP (UBP10), 60 saniye UBP (UBP60) ve VO2max'larını belirlemek için tahmin modelleri geliştirmektir. Farklı veri setleri ve protokol, yaş, cinsiyet, boy, kilo, vücut kitle indeksi (BMI), kalp atım hızı (HR), laktat eşiğindeki kalp atım hızı (HRLT) ve egzersiz süresi değişkenlerinin kombinasyonları ile bir çok UBP ve VO2max tahmin modeli oluşturulmuştur. Veri setleri üzerinde 10 katlı çapraz doğrulama kullanarak, modellerin performansı standart tahmin hatası (SEE) ve çoklu korelasyon katsayısı (R) hesaplanarak değerlendirilmiştir. Elde edilen sonuçlar, SVM-RBF yöntemiyle geliştirilen UBP ve VO2max tahmin modellerinin diğer regresyon yöntemleri ile geliştirilen tahmin modellerine göre daha performanslı (daha düşük SEE ve daha yüksek R) olduğunu göstermiştir.