| Form of studies |
Bachelor |
| Title of the study programm |
Computer Science and Organizational Technologies |
| Title in original language |
Laika apstākļu ietekmes analīze un klasificēšana profesionālajā riteņbraukšanā |
| Title in English |
Clustering and Analysis of Weather Impact on Performance in Professional Cycling |
| Department |
Riga Business School |
| Scientific advisor |
Jānis Lazovskis |
| Reviewer |
Andrejs Koliškins |
| Abstract |
Šajā bakalaura darbā tiek pētīts, kā temperatūra, mitrums un vēja ātrums ietekmē riteņbraucēju ātrumu profesionālajā riteņbraukšanā, īpašu uzmanību pievēršot individuālajiem braucieniem ar laika kontroli (ITT) Grand Tour sacensībās. Lai arī ir zināms, ka laikapstākļiem ir nozīmīga ietekme uz sportisko sniegumu, salīdzinoši maz pētījumu izmantojuši klasterizācijas metodes šo faktoru kombinētās ietekmes analīzei. Šajā pētījumā k-means klasterizācija tika pielietota pēdējo 20 gadu datiem no "Tour de France", "Giro d’Italia" un "La Vuelta a España", lai identificētu tendences dažādos laikapstākļos.
Rezultāti rāda, ka atsevišķi ņemti laikapstākļu faktori būtiski neietekmē braucēju ātrumu, īpaši elites sportistu vidū. Augsta veiktspēja tika novērota arī karstos un mitros apstākļos, bet vēja ātruma ietekme bija ierobežota—visticamāk, trūkstošo vēja virziena datu dēļ. Vidējā līmeņa sportisti bija jutīgāki pret ekstrēmiem laikapstākļiem, kas liecina par individuālām atšķirībām izturībā pret vides faktoriem.
Kopumā riteņbraucēju sniegumu ietekmē vides un fizioloģisko faktoru mijiedarbība. Pētījums uzsver daudzfaktoru analīzes nozīmi un sniedz praktiskas atziņas komandām un sacensību organizatoriem, palīdzot veidot efektīvākas stratēģijas mainīgos laikapstākļos. Nākotnes pētījumos būtu ieteicams iekļaut reljefa datus, reāllaika laikapstākļu informāciju un sportistu specifiskos rādītājus, piemēram, jaudu un noguruma līmeni. |
| Keywords |
profesionālā riteņbraukšana, laikapstākļi, braucēju ātrums, klasterizācijas analīze |
| Keywords in English |
professional cycling, weather conditions, rider speed, clustering analysis |
| Language |
lv |
| Year |
2025 |
| Date and time of uploading |
14.04.2025 19:50:32 |
