Destek vektörleri yöntemi kullanılarak sporcu performansını etkileyen faktörlerin tahmin edilmesi
Prediction of factors that affect sportsman performance by using support vector machines
Yazar: MUSTAFA AÇIKKAR
Danışman: PROF.DR. KADİR AYDIN
Çukurova Üniversitesi / Sağlık Bilimleri Enstitüsü / Beden Eğitimi ve Spor Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2007
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Fizyoloji = Physiology ; Spor = Sports
Dizin: Fizyolojik özellikler = Physiological properties ; Performans tahmini = Performance estimation ; Öğrenme yöntemleri = Learning methods

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.

Abstract:
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.