REDE NEURAL APLICADA À ANÁLISE DE DADOS DE PERCURSOS DE CICLISTAS PARA PREVISÃO DE MÉTRICAS DE DESEMPENHO
Resumo
O ciclismo é um esporte que apresenta um crescimento exponencial. Pode-se demostrar este fato pelo crescimento da produção e venda de bicicletas desenvolvidas para a prática deste esporte, consequentemente observa-se uma tendência na busca por ferramentas computacionais de auxílio a prática da atividade amadora e / ou profissional. Alguns aplicativos existentes no mercado permitem ao usuário fazer o registro das atividades realizadas, porém a previsão de métricas relevantes ao esporte não são abordadas. Sendo assim algumas características competitivas do ciclismo e a demonstração do desempenho do praticante não podem ser previstas. Desta forma o objetivo deste trabalho baseou-se em implementar uma Rede Neural Artificial tipo Perceptron de Múltiplas Camadas para previsão de métricas de desempenho de um grupo de ciclistas da cidade de Criciúma, visando o desenvolvimento de uma ferramenta computacional de auxílio à prática deste esporte. A avaliação da Rede Neural Artificial que foi realizada por meio de uma análise do coeficiente de determinação R², da dispersão dos valores medidos em comparação aos valores previstos, obteve-se o valor percentual de 97%. Além de análises em relação ao Erro Quadrático Médio e do Erro Absoluto Médio. A validação da Rede Neural Artificial foi realizada por meio de um novo conjunto de dados de atividades já registradas, os valores reais e os valores previstos foram comparados, sendo os obtidos pelo modelo muito próximo dos valores reais. O artigo presente obteve como resultado o desenvolvimento de uma ferramenta computacional de auxílio a prática do ciclismo para a previsão da velocidade média de circuitos pré-determinados, considerando os fatores que apresentam uma correlação negativa com a variável em estudo. Os valores previstos pelo modelo, por meio de sua validação, apresentaram um valor de erro muito baixo em comparação aos valores reais.
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