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
- Tez No: 367743
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MEHMET FATİH AKAY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2014
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Çukurova Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- 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
- 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
2011
Fiziksel Tıp ve RehabilitasyonHacettepe ÜniversitesiFizik Tedavi ve Rehabilitasyon Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İNCİ YÜKSEL
- 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
2016
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiÇukurova ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET FATİH AKAY
- 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
1997
Uçak Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. M. ADİL YÜKSELEN
- Machine learning approach for predicting severity of obstructive sleep apnea syndrome
Obstrüktif uyku apnesinin şiddetinin tahminlenmesinde makine öğrenmesi yaklaşımı
ONURHAN HAMZAOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiHesaplamalı Bilimler ve Mühendislik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FETHİYE AYLİN SUNGUR
- 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
2012
Jeofizik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiJeofizik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYŞE KAŞLILAR