Einleitung Die Herzfrequenz (HF) ist ein wichtiges Maß für die Trainingssteuerung. Fußballprofis tragen meist Sensorwesten mit eingebauten Inertialsensoren, die kinematische Daten erfassen. Jedoch können diese Geräte nicht die HF messen. Ziel dieser Studie ist es daher, die Verwendung kinematischer Daten zur Vorhersage der HF von Fußballspielern zu untersuchen. Methode Die HF und inertiale Winkelgeschwindigkeit von fünf männlichen Profifußballern wurden während einer Halbzeit eines Freundschaftsspiels gemessen (HF: Brustgurt, Firstbeat Technologies Oy, FIN; Winkelgeschwindigkeit: Apex Pro Series, STATSports Group Limited, GBR). Der zeitliche Verlauf der HF wurde auf Basis der Winkelgeschwindigkeit mittels linearer Regression, dem Performance Potential Model (Endler et al., 2017; Perl, 2004) und dem Fitness-Fatigue Model (Banister et al., 1975) modelliert. Die Daten wurden für die Kalibrierung und Vorhersage in zwei Hälften geteilt. Die Modelle wurden für jeden Athleten separat kalibriert. Mittels Varianzanalyse wurde überprüft, ob es Unterschiede im root mean square error (RMSE) zwischen den drei Modellen gibt. Ergebnisse Keines der Modelle ist signifikant besser als die anderen (F(2,8) = 2,35; p = 0,16). Das arithmetische Mittel (± Standardabweichung) des RMSE über alle Spieler beträgt 5,4 ± 1,6 bpm für die lineare Regression, 5,4 ± 1,8 bpm für das Performance Potential Model und 6,4 ± 1,0 bpm für das Fitness-Fatigue Modell Diskussion Die Ergebnisse zeigen, dass die Modelle vielversprechend sind, um die HF von Fußballspieler*innen mit Hilfe von Inertialdaten zu schätzen. In weiteren Studien soll untersucht werden, wie genau Vorhersagen sein müssen, um in der Praxis relevant zu sein. Darüber hinaus sollen weitere Vorhersagemodelle mit Daten von mehr Spielern miteinander verglichen werden.
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