Geri Dön

Destek vektörleri yöntemi kullanılarak sporcu performansını etkileyen faktörlerin tahmin edilmesi

Prediction of factors that affect sportsman performance by using support vector machines

  1. Tez No: 195426
  2. Yazar: MUSTAFA AÇIKKAR
  3. Danışmanlar: PROF.DR. KADİR AYDIN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Fizyoloji, Spor, Computer Engineering and Computer Science and Control, Physiology, Sports
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2007
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Çukurova Üniversitesi
  10. Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Beden Eğitimi ve Spor Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 74

Özet

Bu araştırmanın amacı bir istatistiksel öğrenme sistemi olan Destek Vektörleri Yöntemini (DVY) kullanarak sporcunun aerobik performans düzeyini tahmin etmeye çalışmaktır. Bu çalışmada, Çukurova Üniversitesi Spor Fizyolojisi Laboratuarı'nda 2003-2006 yılları arasında kardiyopulmoner egzersiz testini yapan 32 erkek sporcunun yaşı, boyu, vücut ağırlığı ve test verileri kullanıldı. Egzersiz testi protokolüne göre hız ve eğim kademeli olarak arttırılarak belli zaman aralıklarında elde edilen dakika solunum hacmi (VE), oksijen tüketim miktarı (VO2), karbondioksit üretim miktarı (VCO2) ve kalp atım hızı kaydedilmiştir. Bu verilere DVY'nin uygulanabilmesi için ileri düzeyde teknik hesaplamalar yapabilen MATLAB programlama dili kullanılarak bir yazılım geliştirilmiştir. Sporculardan 17 tanesi eğitim grubuna, 10 tanesi test grubuna ve 5 tanesi tahmin grubuna dahil edilmiştir. Egzersiz testinden elde edilen verilerin ortalamaları alınarak ve verilere eğri uydurma algoritması uygulanarak saçaklanmalar giderilmiş, daha kararlı olması sağlanmıştır. Eğitim grubuna dahil edilen sporcuların verileri kullanılarak eğitim veri seti oluşturulmuş ve öğrenme aşamasından sonra elde edilen karar verme fonksiyonu test ve tahmin grubundaki sporcuların veri setlerine sırasıyla uygulanmıştır. Sonuç olarak test grubunda bulunan sporcuların tamamımın performans düzeyleri doğru bir şekilde tahmin edilmiştir. DVY son yıllarda pek çok alanda birçok problemin çözümünde başarılı bir şekilde kullanılmıştır. Bu çalışmada da DYV ile sporcunun aerobik performans düzeyi tahmin edilmiş ve başarı sağlanmıştır. Bu yöntemin beden eğitimi ve spor alanında uygulanabileceği çok sayıda konunun olduğu düşüncesiyle DVY'nin kullanılacağı çalışmaların yapılmasına gerek vardır.

Özet (Çeviri)

The aim of this study is to predict aerobic performance level of a sportsman by using Support Vector Machines (SVM), which was defined as a kind of statistical learning system. In this study; age, height, weight and test results belonging to Sportsmen that had cardiopulmonary exercise tests at Çukurova University Sport Physiology Laboratory between the years of 2003 and 2006 were used. According to the exercise test protocol, velocity and slope were increased gradually and the quantities of minute ventilation volume (VE), oxygen consumption (VO2), carbon dioxide generation (VCO2), and heart rate were saved in a certain time interval. To analyze data with SVM, software was developed by using MATLAB programming language that makes high level technical computing. The sportsmen have been separated in three groups, which were named as train group, test group and predict group respectively. 17 of them were included in the train group, 10 of them were included in the test group and 5 of them were included in the predict group. It has been shown that exercise test data become more stable by taking average of data and applying a curve-fitting algorithm to data. The decision function that was obtained after learning phase has been applied to the datasets that belong to sportsmen who were included in the test and predict group in turn in order. As a result, performance levels of all sportsmen who were included in the test group have been predicted correctly. SVM has successfully been used in a wide range of areas in analysis of many problems. Also in this study, performance levels of sportsmen were predicted with SVM successfully. Having an idea that this method can be applied in many subjects on physical education and sports area, further studies are needed that use SVM.

Benzer Tezler

  1. Classification of wrinkles on the forehead and around eyes

    Alında ve göz kenarlarında yer alan kırışıklıkların sınıflandırılması

    BÜŞRA ÇANAK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MUSTAFA ERSEL KAMAŞAK

  2. Detection of structural damage using one-class support vector machine

    Tek-sınıf destek vektörleri kullanarak yapısal hasar tespiti

    EFKAN OK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ BURCU GÜNEŞ

  3. Support Vector Selection and Adaptation and Its Application to Earthquake Damage Assessment

    Destek Vektör Seçimi ve Uyarlaması ve Deprem Hasar Tespit Uygulamaları

    GÜLŞEN TAŞKIN KAYA

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2011

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MUSTAFA ERSEL KAMAŞAK

  4. Predicting software vulnerabilities using topic modeling with issues

    Konu modelleme yöntemi ile yazılım güvenlik açıklarını tahmin etme

    FATMA GÜL BULUT

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    İletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ AYŞE TOSUN

  5. Bilgisayarlı tomografi görüntülerinde üç boyutlu şablonlar kullanılarak kolonik polip tespiti

    The colonic polyp detection using 3d templates in computed tomography colonography

    NİYAZİ KILIÇ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2008

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Üniversitesi

    Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OSMAN NURİ UÇAN

    YRD. DOÇ. DR. ONUR OSMAN