【摘 要】
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足球比赛预测对足球博彩及赛事分析均有很大的价值。随着人工智能的发展,进行合理的足球胜负预测越来越受到重视。本文基于社会网络分析和BP神经网络构建了足球比赛机器学习预测模型,通过社会网络分析衡量球员场上的行为,提取预测变量,建立足球比赛预测指标体系。根据BP神经网络形成胜负概率,并运用2020年美国大学生数学建模竞赛发布的数据集进行了预测,同时与随机森林和梯度提升决策树的预测结果进行了分析评估。研究发现基于BP神经网络的模型预测精度达到81.8%,均方根误差仅为0.323,整体预测准确率较高。
【机 构】
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南京信息工程大学长望学院,南京信息工程大学自动化学院
【基金项目】
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国家级大学生创新训练项目(202010300045Z)。
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足球比赛预测对足球博彩及赛事分析均有很大的价值。随着人工智能的发展,进行合理的足球胜负预测越来越受到重视。本文基于社会网络分析和BP神经网络构建了足球比赛机器学习预测模型,通过社会网络分析衡量球员场上的行为,提取预测变量,建立足球比赛预测指标体系。根据BP神经网络形成胜负概率,并运用2020年美国大学生数学建模竞赛发布的数据集进行了预测,同时与随机森林和梯度提升决策树的预测结果进行了分析评估。研究发现基于BP神经网络的模型预测精度达到81.8%,均方根误差仅为0.323,整体预测准确率较高。
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