Developing a mathematical model to predict the power generated by a cyclist, using biometric variables

[SPA]La búsqueda del máximo rendimiento es uno de los principales objetivos en cualquier deporte actualmente. En el ciclismo en particular, la aplicación de la ciencia se ha llevado casi al extremo descubriendo que la potencia que se genera durante una actividad es un indicativo clave de como la actividad ha influido en nuestro cuerpo y del estado de forma física que se tiene en el momento de la realización. Desde este descubrimiento, la medición de la potencia durante las actividades se utiliza para gestionar los esfuerzos realizados y regular la carga de entrenamiento que se lleva a cabo. La herramienta utilizada para la medición de la potencia es el sensor de potencia o potenciómetro. Este tipo de sensor suele tener un precio muy elevado que lo hace inaccesible para muchas personas. La necesidad de paliar esta diferencia entre los deportistas profesionales y los amateurs es cada vez mayor. Surge así la búsqueda de desarrollar un modelo de predicción de la potencia que se pueda implementar en un ciclo computador haciendo que el precio sea mucho menor. Este trabajo de fin de grado titulado “Desarrollo de un Modelo Matemático de predicción de la Potencia generada por un ciclista usando variables Biométricas” propone la implementación de dos modelos de conocimiento presentados por la bibliografía basados en las distintas leyes físicas de las fuerzas de oposición que afectan a un ciclista y la implementación de un modelo propio desarrollado con un conjunto de árboles de regresión, el cual mediante unos datos de entrenamiento predice el valor dependiendo de los predictores. Así como la posterior comparativa de los tres. [ENG]The pursuit of peak performance is one of the main objectives in any sport today. In cycling in particular, the application of science has been taken almost to the extreme with the discovery that the power generated during an activity is a key indicator of how the activity has influenced our body and the state of fitness we are in at the time of the activity. Since this discovery, the measurement of power during activities is used to manage the efforts made and to regulate the training load carried out. The tool used to measure power is the power sensor or potentiometer. This type of sensor is usually very expensive, which makes it inaccessible to many people. The need to bridge this gap between professional athletes and amateurs is growing. This has led to the search to develop a power prediction model that can be implemented in a computer cycle, making the price much lower. This final degree work entitled "Development of a Mathematical Model for predicting the Power generated by a cyclist using Biometric variables" proposes the implementation of two knowledge models presented in the literature based on the different physical laws of the opposing forces that affect a cyclist and the implementation of a proprietary model developed with a set of regression trees, which by means of training data predicts the value depending on the predictors. As well as the subsequent comparison of the three.Escuela Técnica Superior de Ingeniería IndustrialUniversidad Politécnica de Cartagen