Abstract

Ziel des vorliegenden Projekts war es, auf Basis der individuellen Trainingsdaten und Wettkampfleistungen, den Prozess der Modellierung Neuronaler Netze für das Schwimmen von Menschen mit Behinderung zu ermöglichen. Durch einen solchen modelorientierten Datentransfer in die Praxis sollten trainingsmethodische Erkenntnisse gewonnen und individuelle Belastungsumfänge und Belastungsintensitäten entwickelt werden. Die Daten dienten zudem als Grundlage, um das Abschneiden bei den Paralympics 2008 zu prognostizieren. Im Hinblick auf die Paralympics 2008 in Peking wurden 12 A- und B-Kaderathleten im Schwimmen auf der Basis von Wettkampfhöhepunkten mit den dazugehörigen Trainingsprotokollierungen analysiert. Zur Datenauswertung wurde ein Multilayer Perceptron Neuronales Netz verwendet. Die Ergebnisse der Untersuchung werden im vorliegenden Beitrag beispielhaft anhand eines Kraulschimmers mit einer Peromelie der unteren Extremitäten sowie einer Unterarm-Aplasie rechts dargestellt. Insgesamt kann dabei geschlussfolgert werden, dass die eingesetzten Neuronalen Netze im Vergleich zu den linearen Verfahren (multiple lineare Regression) besser geeignet sind den Zusammenhang von Trainingsinput und Leistungsoutput abzubilden. Zimek