Für die Untersuchung der Flugbahn beim Kugelstoßen wurde ein Mehrschicht-Perceptron-nervales Netz (MLP) verwendet. Diese Methode kann für die schnelle Konstruktion von Modellen eingesetzt werden. Zur Analyse der Leistung im Kugelstoßen kann auf der Grundlage der Gleichungen für die Bewegung der Kugel schnell ein physikalisches Modell entwickelt werden. Dabei kann eine Analyse der Flugbahn der Kugel genutzt werden, um die Leistungsfähigkeit der Methode der Modellierung nervaler Netze zu illustrieren. Unter Einsatz des physikalischen Modells wurden die Abstoßdaten bestimmt und mit Zufallsfehlern verändert, wie sie bei Videoaufnahmen entstehen. Es wurde eine Methode des optimalen Lernens mit nervalen Netzwerken entwickelt. Die resultierenden MLP-Modelle modellieren erfolgreich den Flug der Kugel. Der Unterschied zwischen der vorhergesagten Stoßweite und der mit dem physikalischen Modell erreichten Weite lag bei 2.5%. Schlußfolgernd kann gesagt werden, dass die Methode die schnelle Entwicklung von Modellen gestattet, mit den biomechanische Probleme gelöst werden und die Trainer und Sportler sinnvoll einsetzen können.
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