Prediction of Vo2max With Submaximal and Questionnaire Variables

Idioma: inglés

Editorial: 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.

N° de ref. del artículo 9783659806155

Título
Prediction of Vo2max With Submaximal and Questionnaire Variables
Autor
Eser Yücel
Editorial
LAP LAMBERT Academic Publishing Nov 2015
Año de publicación
2015
Estado
Neu
Encuadernación
Taschenbuch
Idioma
inglés
ISBN 10
3659806153
ISBN 13
9783659806155
Peso del artículo
161 gramos
Dimensiones
220x150x6 mm

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