Prediction of Vo2max With Submaximal and Questionnaire Variables

Langue : anglais

Edité par LAP LAMBERT Academic Publishing Nov 2015, 2015

3659806153 / 9783659806155

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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Maximal oxygen uptake (VO2max) refers to the maximum amount of oxygen that an individual can utilize during intense or maximal exercise. The purpose of this thesis is to develop accurate VO2max prediction models using submaximal and questionnaire variables. Regression methods such as Support Vector Machines (SVM), Multilayer Perceptron (MLP) and Multiple Linear Regression (MLR) have been used for developing VO2max prediction models. The performance of prediction models has been evaluated by calculating their multiple correlation coefficients (R's) and standard error of estimates (SEE's). The results show that the accuracy of VO2max prediction models based on submaximal and standard non-exercise variables could be significantly improved by including questionnaire variables in prediction models. The results of SVM models have been also compared with the ones obtained by MLP and MLR and it turned out that SVM-based VO2max prediction models perform better (i.e. yield lower SEE's and higher R's) than the prediction models developed by other regression methods. 96 pp. Englisch.…

Titre
Prediction of Vo2max With Submaximal and Questionnaire Variables
Auteur
Eser Yücel
Éditeur
LAP LAMBERT Academic Publishing Nov 2015
Année de publication
2015
État de l'article
Neu
Reliure
Taschenbuch
Langue
anglais
ISBN à 10 chiffres
3659806153
ISBN à 13 chiffres
9783659806155
Poids de l'article
161 grammes
Dimensions
220x150x6 mm

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