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,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,数学建模答辩,C,题中超联赛,C4,:,王文忆,徐翔宇,钱 珊,数学建模答辩C4:,目 录,01,背景介绍,02,问题一模型的建立与求解,03,04,创新点,参考文献,05,06,问题三模型的建立与求解,问题二模型的建立与求解,目 录01背景介绍02问题一模型的建立与求解0304创新,1,背景介绍,st,1背景介绍st,足球赛事的,战术评价,与,排名机制,的选定对于提高球队竞技水平、激发球员拼搏的积极性有着重要的作用。,1,背景介绍,足球赛事的战术评价与排名机制的选定对于提高球队竞技水平、激发,2,问题,1,:建立多维评价模型并预测战绩,基于主成分分析法与,BP,神经网络,nd,2问题1:建立多维评价模型并预测战绩nd,问题,1,:建立多维评价模型并预测战绩,1,),思路分析,问题1:建立多维评价模型并预测战绩1) 思路分析,问题,1,:建立多维评价模型并预测战绩,2,),模型建立:运用主成分分析法构建球队实力的多维度评价模型,考虑变量:,射门、直塞球、传中、传球、角球、长传球、抢断、争头球、犯规、越位,判断主成分分析法适用性:,由,KMO,值,0.631,,主成分分析法可适用于提取球队实力主成分,问题1:建立多维评价模型并预测战绩2) 模型建立:运用主成分,2,)模型建立:运用主成分分析法构建球队实力的多维度评价模型,提取如上三个主成分,问题,1,:建立多维评价模型并预测战绩,2)模型建立:运用主成分分析法构建球队实力的多维度评价模型提,2,)模型建立:运用主成分分析法构建球队实力的多维度评价模型,提取的主成分:,A1,:,球队威胁性进攻的技术、战术能力,A2,:,球队积极防御的技术、战术能力,A3,:,球队传控与协调配合的技术、战术能力,问题,1,:建立多维评价模型并预测战绩,2)模型建立:运用主成分分析法构建球队实力的多维度评价模型提,2,)模型建立:运用主成分分析法构建球队实力的多维度评价模型,对各个队伍在前八轮每场比赛的,三个主成分技术参数取期望值,,得到,队伍的三个维度的实力,问题,1,:建立多维评价模型并预测战绩,2)模型建立:运用主成分分析法构建球队实力的多维度评价模型对,2,)模型建立:运用,BP,神经网络,预测战绩,自变量:,主场队伍的三项实力得分、客场队伍的三项实力得分,因变量:,比赛结果(构建分类变量:,1,为胜,,0,为平,,-1,为负),激活函数:,选用双曲正切函数,选择原因:,1.,非线性激活函数,2.,输出有界且渐进于,-1,、,1,问题,1,:建立多维评价模型并预测战绩,2)模型建立:运用BP神经网络预测战绩自变量:主场队伍的三项,2,)模型建立:运用,BP,神经网络,预测战绩,神经网络训练结果:训练组达到,72%,准确率,测试组达到,76.9%,准确率,问题,1,:建立多维评价模型并预测战绩,2)模型建立:运用BP神经网络预测战绩神经网络训练结果:训练,2,)模型建立:运用,BP,神经网络,预测战绩,问题,1,:建立多维评价模型并预测战绩,2)模型建立:运用BP神经网络预测战绩问题1:建立多维评价模,3,),模型,评价,优点与创新点,1.,建立球队实力多维评价模型,针对每场比赛众多的技术参数,,采用主成分分析法客观地提取技术参数中的信息并浓缩形成主成分,,避免了主观确定评价指标的随意性,2.,鉴于,一支球队在场比赛中的发挥是波动,,是,众多因素共同作用结果,,根据多场比赛信息提取出,每支球队三个维度的实力得分,,体现科学性,1.BP,神经网络的隐藏层层数选取、节点个数选取有待优化,以进一步提高模型准确度,有待改进之处,问题,1,:建立多维评价模型并预测战绩,3) 模型评价优点与创新点1.建立球队实力多维评价模型,针对,3,问题,2,:量化评价三个排名算法在比赛推进过程中的准确度,基于不完全信息偏差度,rd,3问题2:量化评价三个排名算法在比赛推进过程中的准确度rd,1,)思路分析,问题,2,:量化评价三个排名算法在比赛推进过程中的准确度,1)思路分析问题2:量化评价三个排名算法在比赛推进过程中的准,2,)定义不完全信息偏差度,核心假设:,各排名算法在比赛进程中的不准确度来源于,信息的不完全度,,,即未实现每两支队伍分别以主客场身份进行交手,标准排名:,赛季结束时的排名,待评价排名:,比赛进程中各算法所得的排名,量化评价参数:,不完全信息偏差度,计算方法:欧氏距离,偏差度来源:,1.,交手队伍的先后次序,2.,针对同一交手队伍,,主客场的先后次序,问题,2,:量化评价三个排名算法在比赛推进过程中的准确度,2)定义不完全信息偏差度核心假设:各排名算法在比赛进程中的不,3,)建立三个排名算法之进攻强弱系数排名法,排名规则,:依据,每场比赛双方的进球数,与,球队强弱系数,综合得到排名,具体算法,:,问题,2,:量化评价三个排名算法在比赛推进过程中的准确度,3)建立三个排名算法之进攻强弱系数排名法排名规则:依据每场比,3,)建立三个排名算法之进攻强弱系数排名法,X,是设定的各球队的强弱系数向量,,Y,是球队的比赛得分向量,,两者均体现球队的实力,应成比例。,借助Perron-Frobenius 定理计算可得,A,的,特征值和特征向量。,其中特征向量即为球队的进攻强弱系数排名。,问题,2,:量化评价三个排名算法在比赛推进过程中的准确度,3)建立三个排名算法之进攻强弱系数排名法X是设定的各球队的强,3,)建立三个排名算法之综合强弱系数排名法,排名规则,:依据,每场比赛的积分,与,球队强弱系数,综合得到排名,具体算法,:即相比进攻强弱系数排名法,,A,改成两两比赛所得积分的矩阵,计算方式相同,其中采用联赛积分方式,胜积,3,分,平积,1,分,负积,0,分,问题,2,:量化评价三个排名算法在比赛推进过程中的准确度,3)建立三个排名算法之综合强弱系数排名法排名规则:依据每场比,3,)建立三个排名算法之积分法,排名规则,:依据已进行比赛的累计积分得到排名,具体算法,:针对每场比赛采用联赛积分方式,胜积,3,分,平积,1,分,负积,0,分,累计每支队伍在已进行比赛中的得分,得到每支队伍的总积分,由此得到排名,问题,2,:量化评价三个排名算法在比赛推进过程中的准确度,3)建立三个排名算法之积分法排名规则:依据已进行比赛的累计积,4,)量化评价排名算法,基于不完全信息偏差度,问题,2,:量化评价三个排名算法在比赛推进过程中的准确度,4)量化评价排名算法基于不完全信息偏差度问题2:量化评价,5,)实力排名,根据之前分析,第八轮比赛完的实力排名用综合强弱系数排名法比较合适,实力排名:,问题,2,:量化评价三个排名算法在比赛推进过程中的准确度,5)实力排名根据之前分析,第八轮比赛完的实力排名用综合强弱系,6,)模型评价,优点与创新点,1.,创新地采用,球队强弱系数,这个向量作为权重来表示交手队伍的实力,,从而使每场比赛的结果能真正地体现比赛双方的实力。,2.,创新地引入,不完全信息偏差度,,,来量化评价各排名算法在比赛推进过程中得到的排名与标准的差距,,由此来评价各排名算法在不同信息完全程度下的优越性。,1.,仅选取上一赛季作为数据样本,选用多个赛季的数据会使结果更加精确。,有待改进之处,问题,2,:量化评价三个排名算法在比赛推进过程中的准确度,6)模型评价优点与创新点1.创新地采用球队强弱系数这个向量作,4,问题,3,:,外援对球队的重要程度,th,4问题3:外援对球队的重要程度th,外援对于球队起着关键作用,现在球队中普遍有多名外援。 外援,作为接受与国内不同足球文化思维和打法训练的球员,将给球队打法带来 新的思路和创意,甚至能决定一个球队的打法,带来比赛的胜利。我们运用主成分分析法和变异系数法来研究外援对球队多维度实力的贡献度和对球队打法的影响。,问题,3,:,外援对球队的重要程度,1,)思路分析,外援对于球队起着关键作用,现在球队中普遍有多名,1,2,3,6,7,8,进球,射门,射正,拦截,抢断,解围,模型介绍,在评估外援对球队多维度实力的贡献度时,我们首先通过主成分分析法确定球员个人的能力维度,即球员实力的代表性维度指标。,4,传球,5,关键传球,9,助攻,10,黄牌,问题,3,:,外援对球队的重要程度,2,),外援对球队多维度实力的贡献度,123678进球射门射正拦截抢断解围模型介绍在评估外援对球队,主成分分析检验,运用,SPSS,对这十个指标进行,KMO,检验和巴特利特球形检验,测试结果见表。对技术指标,KMO,统计量为,0.667,,相关矩阵的卡方检验结果为,451.695,,显著性水平,p0.05,,说明技术指标变量适合做主成分分析。,在评估外援对球队多维度实力的贡献度时,我们首先通过主成分分析法确定球员个人的能力维度,即球员实力的代表性维度指标。,问题,3,:,外援对球队的重要程度,2,),外援对球队多维度实力的贡献度,主成分分析检验运用SPSS对这十个指标进行KMO 检验和巴特,主成分分析结果,主成分分析的结果得到三项主成分,累计贡献率达,76.268%,。,P1,:球员进攻及突破的实力,进球 射门 射正 关键传球,P2,:球员传控及助攻的实力,传球 关键传球 抢断 助攻,P3,:球员防御及反击的实力,拦截 解围 传球,问题,3,:,外援对球队的重要程度,2,),外援对球队多维度实力的贡献度,主成分分析结果主成分分析的结果得到三项主成分,累计贡献率达7,维度指标的构建,主成分分析的结果得到三项主成分,累计贡献率达,76.268%,。,P1,:球员进攻及突破的实力,进球 射门 射正 关键传球,P2,:球员传控及助攻的实力,传球 关键传球 抢断 助攻,P3,:球员防御及反击的实力,拦截 解围 传球,P=0.2907,*,P1,+0.2832*P2,+0.188*P3,问题,3,:,外援对球队的重要程度,2,),外援对球队多维度实力的贡献度,维度指标的构建主成分分析的结果得到三项主成分,累计贡献率达7,外籍球员对球队三维实力贡献率,问题,3,:,外援对球队的重要程度,2,),外援对球队多维度实力的贡献度,外籍球员对球队三维实力贡献率问题3:外援对球队的重要程度2),广州富力,天津权健,外籍球员对球队三维实力贡献率,问题,3,:,外援对球队的重要程度,2,),外援对球队多维度实力的贡献度,广州富力天津权健外籍球员对球队三维实力贡献率问题3:外援对球,背景介绍,外援,作为接受与国内不同足球文化思维和打法训练的球员,将给球队打法带来新的思路和创意,甚至能决定一个球队的打法。,3,问题,3,:,外援对球队的重要程度,3,),外援对球队,打法的影响,背景介绍外援,作为接受与国内不同足球文化思维和打法训练的球员,模型介绍,为了衡量外援对于球队打法的影响,我们选取几种较为典型的打法作为研究对象,通过已有的研究获得与这些打法直接相关的技术型指标,:,问题,3,:,外援对球队的重要程度,3,),外援对球队,打法的影响,模型介绍为了衡量外援对于球队打法的影响,我们选取几种较为典型,模型介绍,在已知球队所有球员的指标的基础上通过变异系数法确定指标与打法评分的权重,通过计算所有球员在各种打法上的技术评分,分析得到外援对该打法的影响度。,其中,m,表示第,m,支球队,,k=0,表示整个球队,k=1,2,n,表示球队的第,n,个球员。,对一支队伍来说,假设我们知道若干次比赛中其所有球员和球队总的技术指标:远射数,L1,(,m,k,)、传中数,L2,(,m,k,)、头球成功数,L3,(,m,k,)、传球数,L4,(,m,k,)、进球数,L5,(,m,k,)、控球率,L6,(,m,k,)、射门数,L7,(,m,k,)、角球数,L8,(,m,k,)、任意球数,L9,(,m,k,)、进球数,L10,(,m,k,)、黄牌数,L11,(,m,k,),问题,3,:,外援对球队的重要程度,3,),外援对球队,打法的影响,模型介绍在已知球队所有球员的指标的基础上通过变异系数法确定指,变异系数法,问题,3,:,外援对球队的重要程度,3,),外援对球队,打法的影响,变异系数法问题3:外援对球队的重要程度3)外援对球队打法的,模型求解,以外围进攻的技术型打法为例,问题,3,:,外援对球队的重要程度,3,),外援对球队,打法的影响,模型求解以外围进攻的技术型打法为例问题3:外援对球队的,模型求解,以外围进攻的技术型打法为例,则球员(或球队)的远射数,L1,(,m,k,)和传中数,L2,(,m,k,)指标对应的变异系数:,指标的权重为:,问题,3,:,外援对球队的重要程度,3,),外援对球队,打法的影响,模型求解以外围进攻的技术型打法为例则球员(或球队)的远,模型求解,以外围进攻的技术型打法为例,进而得到单个球员(或球队)的外围进攻的技术型打法得分,:,即对某种打法,v,,对单个球员(或球队)的得分可以表示为:,问题,3,:,外援对球队的重要程度,3,),外援对球队,打法的影响,模型求解以外围进攻的技术型打法为例进而得到单个球员(或球,变异系数法,对每支球队中的球员,可以计算其在不同种打法上的贡献度:,(,k=1,2,n,表示,n,个球员),当,k=f,表示外籍球员时,,可依次评估外援对于球队某种打法的影响。,问题,3,:,外援对球队的重要程度,3,),外援对球队,打法的影响,变异系数法对每支球队中的球员,可以计算其在不同种打法上的贡献,优点及创新,待改进之处,1.,全面、清晰、直观,我们不仅分析了球队中全部外援的贡献度,也举例分析了球队中单个球员的贡献度,清晰直观地展现出外援对于球队的贡献主要在于进攻和突破方面。,2.,较好地解决量纲问题,球员在比赛中的技术指标有些在数值上相差较大,如进球数和传球数;而像控球率这种指标又与数量指标量纲不同。变异系数作为一个无量纲量,在比较两组量纲不同或均值不同的数据时,可以很好地适用。,1.,变异系数指标缺乏具体意义,变异系数对于指标的具体意义重视不够,且没有类似于均值的置信区间的工具去评价误差。,2.,对球员特殊打法重视不够,本文只研究了部分与球队多维度实力相关的指标,部分外籍球员的特殊,打法的特征指标存在在本文中没有研究到,本文忽略了这一情况。,问题,3,:,外援对球队的重要程度,4,),模型评价,优点及创新待改进之处1. 全面、清晰、直观1. 变异系数指标,5,创新点,th,5创新点th,5,创新点,1.,建立球队实力多维评价模型,针对每场比赛众多的技术参数,,采用主成分分析法,客观地提取技术参数中的信息并浓缩形成主成分,,避免了主观确定评价指标的随意性,2.,鉴于,一支球队在场比赛中的发挥是波动,,是,众多因素共同作用结果,,根据多场,比赛信息提取出,每支球队三个维度的实力得分,,体现科学性,3.,创新地采用,球队强弱系数,这个向量作为权重来表示交手队伍的实力,,从而使每场比赛的结果能真正地体现比赛双方的实力,4.,创新地引入,不完全信息偏差度,,,来量化评价各排名算法在比赛推进过程中得到的排名与标准的差距,,由此来评价各排名算法在不同信息完全程度下的优越性,5.我们,不仅,分析了,球队中全部外援,对球队实力,的贡献度,,,还,举例分析了,球队中单个球员,对球队实力,的贡献度,5 创新点1.建立球队实力多维评价模型,针对每场比赛众多的技,6,参考文献,th,6参考文献th,1,潘红玲,.,第,14,届欧洲杯足球赛各项技术统计指标与球队胜负的相关性分析,J.,武汉体育学院学报,2013,v.47,No.266(01):85-89.,2,赵刚,陈超,.,足球比赛表现研究方法和评价指标体系研究,J.,体育科学,2015,v.35(04):72-81.,3,曹卫华,耿建华,.,世界杯视野下的当代世界足坛实力格局与战术打法探析,J.,中国体育科技,2011,47(03):29-35.,4,王凯,何江川,.,中国男子足球队技、战术结构的特征研究,J.,中国体育科技,2011,v.47(04):32-37.,6,参考文献,1潘红玲. 第14届欧洲杯足球赛各项技术统计指标与球队胜,感谢观看!,感谢观看!,
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