Geri Dön

Prediction of upper body power and maximal oxygen uptake of cross-country skiers using different regression methods

Farklı regresyon yöntemleri kullanarak kros kayakçılarda üst vücut gücünün tahmin edilmesi

PDF İndir

  1. Tez No: 367743
  2. Yazar: SHAHABODDİN DANESHVAR
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. MEHMET FATİH AKAY
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2014
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Çukurova Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 83

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.

Özet (Çeviri)

Upper body power (UBP) and maximal oxygen uptake (VO2max) are the two most important determinants of cross-country ski race performance. Although numerous studies exist to measure UBP of cross-country skiers, to date, no study has attempted to predict UBP of cross-country skiers. The purpose of this thesis is to develop prediction models for estimating 10-second UBP (UBP10), 60-second UBP (UBP60) and VO2max of cross-country skiers using different regression methods, namely support vector machines using the radial-basis function (SVM-RBF), linear SVM (SVM-Linear), multi layer perceptron (MLP) and multiple linear regression (MLP). Several UBP and VO2max prediction models have been developed using different data sets and combination of the predictor variables such as protocol, age, gender, height, weight, body mass index (BMI), heart rate (HR), heart rate at lactate threshold (HRLT) and exercise time. By using 10-fold cross-validation on the data sets, the performance of the models has been evaluated by calculating their standard error of estimates (SEE's) and multiple correlation coefficients (R's). The results show that SVM-RBF-based UBP and VO2max prediction models perform better (i.e. yield lower SEE's and higher R's) than the prediction models developed by other regression methods.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    282309

    Adölesan tenis oyuncularında kavrama kuvveti ve kavrama enduransını etkileyen faktörler

    Predicting factors grip strength and grip endurance in adolescent tennis players

    ZEYNEP HAZAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    Fiziksel Tıp ve RehabilitasyonHacettepe Üniversitesi

    Fizik Tedavi ve Rehabilitasyon Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İNCİ YÜKSEL

  2. Tez No

    431036

    Predicton of upper body power of cross-country skiers using machine learning methods combined with feature selection algorithms

    Nitelik seçme algoritmalarıyla birleştirilmiş makine öğrenme yöntemleri kullanılarak kros kayakçıların üst vücut güç tüketiminin tahmin edilmesi

    MUSTAFA MİKAİL ÖZÇİLOĞLU

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiÇukurova Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET FATİH AKAY

  3. Tez No

    66829

    Rüzgar enerjisi dönüşüm sistemlerinin aerodinamik kapsamı ve güç belirlenmesi analizlerinde potansiyel akım yöntemleri

    Aerodynamic aspects of wind energy conversion systems and potential flow methods in performance prediction analysis

    ALİ ALPER AKYÜZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1997

    Uçak Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Uçak Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. M. ADİL YÜKSELEN

  4. Tez No

    612214

    Machine learning approach for predicting severity of obstructive sleep apnea syndrome

    Obstrüktif uyku apnesinin şiddetinin tahminlenmesinde makine öğrenmesi yaklaşımı

    ONURHAN HAMZAOĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Hesaplamalı Bilimler ve Mühendislik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FETHİYE AYLİN SUNGUR

  5. Tez No

    323746

    Saçılmış yüzey dalgalarının sismik interferometrisi ile saçıcı konumunun belirlenmesi.

    Estimating the location of the scatterer by seismic interferometry of scattered surface waves.

    UTKU HARMANKAYA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    Jeofizik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Jeofizik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AYŞE KAŞLILAR

Geri Dön