Modelle zur Analyse und Prognose von Trainingswirkungen sind vielversprechende Verfahren für eine individuelle Optimierung der Belastungsgestaltung (Banister et al., 1975; Mester & Perl, 2000; Edelmann-Nusser et al., 2000). Die starken Vereinfachungen der antagonistischen und non-parametrischen Modelle führen aber zu einer geringen Modellgüte und Prognoseleistung. Forschungsbedarf besteht daher hinsichtlich neuer multifaktorieller Modelle, die den komplexen und dynamischen Trainingsprozess hinreichend abbilden. Künstliche neuronale Netze (KNN) haben sich als Methode zur Analyse und Prognose von nichtlinearem und dynamischem Systemverhalten bewährt (Zhang et al., 1999). Das Ziel dieser Arbeit ist es, den Zusammenhang zwischen Beanspruchung und sportlicher Leistungsfähigkeit mit KNN verlaufsorientiert abzubilden und die Leistungsentwicklung vorherzusagen.
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