Body Fat Percentage Prediction Using Intelligent Hybrid Approaches
المؤلف
المصدر
العدد
المجلد 2014، العدد 2014 (31 ديسمبر/كانون الأول 2014)، ص ص. 1-8، 8ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2014-03-01
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
8
التخصصات الرئيسية
الطب البشري
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Excess of body fat often leads to obesity.
Obesity is typically associated with serious medical diseases, such as cancer, heart disease, and diabetes.
Accordingly, knowing the body fat is an extremely important issue since it affects everyone’s health.
Although there are several ways to measure the body fat percentage (BFP), the accurate methods are often associated with hassle and/or high costs.
Traditional single-stage approaches may use certain body measurements or explanatory variables to predict the BFP.
Diverging from existing approaches, this study proposes new intelligent hybrid approaches to obtain fewer explanatory variables, and the proposed forecasting models are able to effectively predict the BFP.
The proposed hybrid models consist of multiple regression (MR), artificial neural network (ANN), multivariate adaptive regression splines (MARS), and support vector regression (SVR) techniques.
The first stage of the modeling includes the use of MR and MARS to obtain fewer but more important sets of explanatory variables.
In the second stage, the remaining important variables are served as inputs for the other forecasting methods.
A real dataset was used to demonstrate the development of the proposed hybrid models.
The prediction results revealed that the proposed hybrid schemes outperformed the typical, single-stage forecasting models.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Shao, Yuehjen E.. 2014. Body Fat Percentage Prediction Using Intelligent Hybrid Approaches. The Scientific World Journal،Vol. 2014, no. 2014, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1049409
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Shao, Yuehjen E.. Body Fat Percentage Prediction Using Intelligent Hybrid Approaches. The Scientific World Journal No. 2014 (2014), pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1049409
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Shao, Yuehjen E.. Body Fat Percentage Prediction Using Intelligent Hybrid Approaches. The Scientific World Journal. 2014. Vol. 2014, no. 2014, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1049409
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1049409
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر