基于Matlab的NBA赛程分析与评价模型
浅谈赛程安排对球队的利弊_以NBA赛程为例
由于总控制函数 的结果与 1 及其相近， 排公平性问题的数学模型 [M] 宁波大学学报
由此可知：整个 NBA 赛程是优化赛程。
（理工版）第 17 卷第 1 期 2004 年 3 月
5 模型的优缺点、改进及推广
[3] 胡维，排赛程模型，,2007-9-22
5.1 模型的优点 5.1.1 此模型便于利用 MATLAB 软件，采 用整体赛程公平性评价指标模型、方差分析 模型，提出优化决策算法，通过控制函数，总 结影响赛程安排的主要因素集，对赛程安排 系统进行求解，从而达到简化运算的目的。 5.1.2 本模型具有较好的通用性，能够适 应提供数据变化较大的情形。
中国新技术新产品 -247-
（1）
其中,cij 表示第 i 个球队的第 j 场与第 j+
1 场比赛的间隔场次数,
,
显然,wn 越大,公平性越好;在 wn 达到上限
的情况下,wn 越小,公平性越好。
定义 2 在由 n 支球队参赛的赛程中的
各队每相邻两场比赛间的休整时间最小值和
最大值分别称为各队相邻两场比赛间最小和
最大间隔休整时间, 记为 mn 和 Mn.即
作 者 简 介 ：刘春洁（1978－）哈尔滨工业大 学数学系硕士研究生，黑龙江建筑职业技术 学院，讲师；安然（1980－）黑龙江大庆人，哈尔 滨工业大学数学系硕士研究生，黑龙江建筑 职业技术学院，讲师；
张喻，黑龙江建筑职业技术学院热能系 学生
5.2 模型的缺点
注：本文已获 2008 全国大学生数学建模竞赛国家二等奖
表 1 平均每两场相隔天数
指标二：
为
第 队场间隔的方差 ，所得的
数据越接近，说明该赛事的
公平性越好; 统计结果中数
应用Matlab软件对NBA赛程进行利弊分析
应用Matlab软件对NBA赛程进行利弊分析
吴福珍;王晓军
【期刊名称】《电脑开发与应用》
【年(卷),期】2009(22)3
【摘要】赛程的安排应该考虑以下三个因素对参赛队有重要影响,即各参赛队每场次的时间间隔对队员体力恢复因素、各参赛队周末主场优势因素、各参赛队从一地飞行到另一地旅途的劳累度因素等.主要通过Matlab软件对NBA 2008年～2009年常规赛的1 230场赛事的数据进行这三个因素的编程实现,最终得到这三个因素的单项优劣指数的排名表.综合考虑以上三个因素对各队赛程的影响情况,给三个因素对比赛的影响程度加权,对各队的利弊情况进行了综合排序,从中得出了其规律.【总页数】4页(P14-17)
【作者】吴福珍;王晓军
【作者单位】浙江水利水电专科学校,杭州,310018;浙江水利水电专科学校,杭州,310018
【正文语种】中文
【中图分类】TP31
【相关文献】
1.浅谈赛程安排对球队的利弊——以NBA赛程为 [J], 刘春洁;安然;张喻
2.关于应用改良NBAS模式进行PCA管理提高医护患三方满意度 [J], 梁如娟
3.NBA官方宣布2019中国赛赛程詹姆斯率湖人出战 [J], NBA中国;
4.《NBA2K》2018年进军电竞，赛程完全照搬NBA [J],
5.模糊综合评价法在NBA赛程评价中的应用 [J], 王积建
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基于机器学习的篮球比赛结果预测模型构建与分析
基于机器学习的篮球比赛结果预测模型构建与分析篮球是一项备受全球关注的体育运动，因其快节奏、激烈竞争和千变万化的战术特点而备受喜爱。
在篮球比赛中，预测比赛结果一直是球迷、赌徒和专业分析师感兴趣的问题。
近年来，随着机器学习技术的发展，利用数据和算法构建篮球比赛结果预测模型成为可能。
本文将讨论基于机器学习的篮球比赛结果预测模型的构建与分析。
首先，构建一个有效的篮球比赛结果预测模型依赖于收集和处理大量的篮球相关数据。
这些数据有助于我们了解各支球队的实力、球员的表现、比赛的背景信息和其他相关因素。
为了构建一个全面且可靠的预测模型，我们需要收集的数据包括球队的历史比赛数据、球队和球员的统计数据、球队之间的交锋记录等等。
这些数据将作为我们模型的训练样本。
其次，选择适当的机器学习算法是构建篮球比赛结果预测模型的关键。
常用的机器学习算法包括线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机和神经网络等。
在选择算法时，我们需要考虑到数据的特点、问题的复杂性和模型的可解释性。
例如，对于篮球比赛结果预测问题，逻辑回归和支持向量机可能是合适的选择，因为它们能够处理二分类问题。
而对于多分类问题，如主场胜利、客场胜利或平局，决策树和神经网络可能是更好的选择。
另外，我们还可以尝试使用集成学习方法，如随机森林和梯度提升树，来提高预测的准确性和鲁棒性。
接下来，我们需要对数据进行特征工程，以提取出与篮球比赛结果预测相关的有用特征。
特征工程是一个重要的环节，它可以帮助我们减少数据的维度、消除冗余特征、处理缺失值和异常值，并创建新的特征以提高模型的性能。
对于篮球比赛结果预测模型，我们可以考虑提取一些基本的特征，如球队的历史胜率、球员的得分能力、球队之间的对抗次数等。
另外，我们还可以利用一些高级特征工程技术，如文本分析和情感分析，来处理球队和球员的新闻报道、社交媒体评论等非结构化数据。
在模型构建完成后，我们需要对其进行评估和优化。
评估模型的性能可以利用交叉验证、混淆矩阵和准确率等指标来进行。
基于层次分析法的篮球赛程评价模型_任宇飞
如图
1
所 示
。
由 图 可 知，球 队 胜 率 大 多 分 布 在
40% ～ 50%
之间，文中选择
46． 9%
作为临界值来判
断强弱队
。
图
1 30
支
5
年胜率均值统计
—881—表
2
赛程依据因素得出的数字格式
相对重要性的排序权值
。
1． 4
一致性检验
判断矩阵的一致性检验的步骤如下:
①
计算一致性指标
CI
CI =
λ
max
－ n
n － 1
(
1
)
②
查找相应一致性指标
ＲI 。
如表
1
所示
。
表
1
平均一致性指标
n 1 2 3 4 5 6 7 8 9
ＲI 0 0 0． 58 0． 90 1． 12 1． 24 1． 32 1． 41 1． 45
意义
［
1 － 2
］
。
层次分析法是现如今流行的一种评价决策方
法，其将与决策有关的元素分解成目标
、
准则方案等
层次进行定性分析，通过定性指标模糊量化的方法
计算层次单排序和总排序，作为多目标
、
多方案的决
策系统方法
。
本文结合层次分析法，构建了篮球赛
程评价模型，并对某赛季的
NBA
中图分类号:
TP311
文献标识码:
A
基于机器学习的NBA比赛结果预测研究
基于机器学习的NBA比赛结果预测研究在现今大数据时代，机器学习已经成为了各个领域研究的热点之一。
作为运动领域的重要组成部分，篮球运动的数据也被西方学者广泛地应用于机器学习研究中，尤其是乃至于NBA比赛结果的预测方面。
本文旨在介绍和探讨基于机器学习的NBA比赛结果预测研究。
一、引言NBA是目前世界上最知名的篮球联赛之一，其每个赛季都吸引着无数球迷的关注。
然而，在NBA比赛的结果预测方面，仅凭人工分析篮球比赛数据经常会产生错误的预测。
因此，在如今这个大数据时代，运用机器学习技术对于NBA比赛结果的预测正逐渐受到越来越多的重视。
二、NBA比赛数据分析NBA比赛中的数据很多，例如得分、篮板、助攻、三分命中率、罚球命中率、球员出场时间等等。
这些数据是对球员和球队表现的量化指标，是机器学习模型输入的基本数据。
在进行机器学习模型构建之前，需要进行对NBA比赛数据的分析。
这种分析一方面可以挖掘出数据之间的潜在联系，另一方面也可以为机器学习模型选择数据特征提供依据。
另外，在分析过程中，需要注意避免过度拟合、数据量不足等问题。
三、机器学习预测模型在机器学习预测模型的构建方面，有许多不同的算法可以选择，例如人工神经网络、随机森林、支持向量机等。
本文以人工神经网络为例，介绍机器学习模型的构建方式。
人工神经网络是一种通过模拟生物神经网络而得到的计算模型，它由多个神经元（或节点）相互连接而成。
在NBA比赛结果预测中，人工神经网络通过对历史NBA比赛数据进行深入学习，将得分、篮板、助攻、三分命中率等数据当做神经网络中的输入变量，将比赛结果当做神经网络中的输出变量，最终得出比赛结果的预测。
实际应用中，常见的人工神经网络模型包括多层感知器模型、循环神经网络模型、长时短时记忆网络模型等。
在选择人工神经网络模型时，需要考虑到数据量、数据类型、计算效率等因素。
四、案例分析下面以2018-2019赛季NBA联赛为例，介绍使用人工神经网络模型进行预测的实现。
NBA赛程安排的数学模型与分析
赛程安排的数学模型与分析1．前言n支球队在同一场地上进行单循环赛有多种赛程安排，问题是如何编制符合公平性的赛程，数学上这是一个满足一定指标要求的配对排序问题。
本文在合理假设的基础上，由问题的数学实质，建立出问题的线性规划模型；由问题的特殊性将n分为偶数与奇数分别研究，获得关于各队每两场比赛之间相隔场次数上限的一般公式，用构造性方法加以证明；运用归纳的方法发现了这种特殊排序中的对称规律，由此设计出符合上限要求的计算机算法与实际人工编制法。
文中对赛程优劣的评价指标也作了较多的探讨。
本文一个特点是，分析研究迄今体育界实际使用的赛程“循环编制法”，发现其对n为奇数时编制的赛程公平性差，给出了一种n 为奇数时编制简便、结果合理的人工编制法。
2．问题的提出你所在的年级有5个班，每班一支球队在同一块场地上进行单循环赛, 共要进行10场比赛. 如何安排赛程使对各队来说都尽量公平呢. 下面是随便安排的一个赛程: 记5支球队为A, B, C, D, E，在下表左半部分的右上三角的10个空格中, 随手填上1,2,⋯10, 就得到一个赛程, 即第1场A对B, 第2场B对C, ⋯, 第10场C对E. 为方便起见将这些数字沿对角线对称地填入左下三角.这个赛程的公平性如何呢, 不妨只看看各队每两场比赛中间得到的休整时间是否均等. 表的右半部分是各队每两场比赛间相隔的场次数, 显然这个赛程对A, E有利, 对D则不公平.从上面的例子出发讨论以下问题:1) 对于5支球队的比赛, 给出一个各队每两场比赛中间都至少相隔一场的赛程.2) 当n支球队比赛时, 各队每两场比赛中间相隔的场次数的上限是多少.3) 在达到2) 的上限的条件下, 给出n=8, n=9的赛程, 并说明它们的编制过程.4) 除了每两场比赛间相隔场次数这一指标外, 你还能给出哪些指标来衡量一个赛程的优劣, 并说明3) 中给出的赛程达到这些指标的程度.赛程安排直接影响比赛的公平性，如何建立衡量一个赛程的优劣的指标，建立编制公平合理的排列问题的数学研究，也有数学意义。
基于机器学习的篮球比赛预测技术研究
基于机器学习的篮球比赛预测技术研究一、引言篮球比赛一直是体育爱好者关注的焦点，而篮球比赛预测技术则成为了各方关注的热点领域之一。
随着人工智能算法不断发展，智能化的篮球比赛预测技术也向着多元化、精准化、智能化方向发展。
本文将着重探讨基于机器学习的篮球比赛预测技术的研究。
二、机器学习简介机器学习是一种利用算法让计算机自动学习的过程。
在机器学习中，计算机不是被动地接收手动编码的指令，而是通过数据和模型进行训练，以获得处理新数据的能力。
机器学习算法可以分为监督学习、非监督学习和强化学习三种类型。
三、基于数据的篮球比赛预测篮球比赛预测需要的数据种类与数量繁多，包括球员个人数据、球队比赛历史数据、对手数据等。
这些数据分析对确定比分和赢家非常重要，因为它们与队伍的表现和比赛结果密切相关。
通过基于数据的篮球比赛预测，我们可以更好地理解篮球比赛，并在投注和预测方面获得更多的成功。
四、机器学习在篮球预测中的应用1.监督学习监督学习是最常用的机器学习算法之一，它是基于数据的篮球预测的核心之一。
在篮球比赛中，监督学习模型可以利用历史比赛数据进行训练，以预测未来比赛的结果。
利用支持向量机(SVM)算法进行分类，可以根据球员位置、球队战术、历史对战数据等数据进行学习和预测。
2.非监督学习非监督学习是另一种用于篮球预测的机器学习算法。
与监督学习不同，它不需要标记或标签数据。
非监督学习算法可以分析在一个群体中每个球员之间的相关性，并进一步预测球员所在队伍的潜在强度。
3.强化学习强化学习是一种基于智能体与环境进行互动学习的方法。
在篮球比赛预测中，这种方法可以帮助建立一个智能体来评估球员或队伍的表现。
强化学习可以通过试验不同的策略，学习如何为安排比赛和预测结果提供最佳方案。
五、结论通过机器学习算法，我们可以利用历史数据预测未来的比赛结果。
在预测篮球比赛的过程中，我们可以使用各种监督学习、非监督学习和强化学习算法来提高准确性。
对篮球比赛的预测，不仅是一种娱乐活动，而且是一种我们可以利用的有效预测工具，以便投注和投资者获得利润。
NBA赛程的制定和评价
NBA赛程的制定和评价数学建模报告专业：电子信息工程学号: 0731432707314314姓名：喻琨闵龙骥指导老师：黄雯完成时间：2008-12-25NBA赛程的制定和评价一、问题的重述一个合理的赛程表是NBA能够精彩上演的保证。
维尼克主要负责每支球队的具体赛程的制定，但是无论维尼克如何做，总有一些球队在抱抱怨，他只能尽量使得赛程安排公平合理。
维尼克每个赛季给一支球队定的背靠背上限是24对，下限是15对。
另外，考虑到比赛的观赏性等其他一些因素，由于历史原因，有些球队之间的比赛会格外引人注目，同样的，球队内的球星也可能成为影响赛程安排的因素，此外，一些节日比赛安排会有所不同，很明显周末比赛相对紧密，而每个星期天似乎都会有一场精彩的比赛，再比如每年的圣诞大战。
所有这些都在一定程度上增加了比赛安排的复杂性。
要求：对NBA 2007-2008赛季常规赛赛程的安排，讨论其合理性和公平性。
根据问题（1）得出的模型与结论，给出NBA 常规赛赛程安排模型，并制定NBA 2008-2009 赛季的常规赛赛程，并给出评价。
二、模型的基本假设1、假设考察一个赛程安排是否合理主要考虑下面这三个因素：是否满足赛制的要求，球队的满意度，球迷的满意度。
2、假设个球队的排名情况和拥有的球星数能够说明该队的受关注程度。
3、假设各球队对赛程的满意度仅取决于对“主客场数”和“背靠背数”的满意度。
4、假设球迷对赛程的满意程度主要取决于重要比赛的安排时间。
5、假设08—09季度的比赛每个周末比赛日的比赛场数固定，非周末比赛日比赛场数大体相等。
6、假设在对08—09赛季的赛程安排时，只考虑节假日里不安排比赛，不考虑其他因素的比赛的影响。
三、符号说明符号表示的意义记录2007—2008赛季各场比赛信息的的矩阵存储个球队在2007—2008赛季客场比赛数的数组存储各球队在2007—2008赛季背靠背比赛数的数组记录30支球队再2007—2008赛季排名信息的的矩阵第队与第队到第天为止，队为主场，队为客场的两队的交锋次数和的不分主客场的交锋次数描述对阵形势及对应对阵形势下比赛场数的矩阵队客场挑战队的对阵形式队和队在这种对阵形式下进行的对赛场数队和队比赛的精彩系数每个赛季的比赛观赏系数与每场比赛观赏性系数的和球队对主客场数的满意度球队对背靠背数的满意度第支球队的整体实力系数第支球队的打比赛时的精彩系数将队客场挑战队这场比赛映射为一个数值的函数四、问题的分析和模型的建立问题一模型建立对于每个赛程的合理性和公平性，可由下面3个主要因素来衡量：A四条硬性的要求1）每个分区的球队在常规赛中要与在同一个分的球队比赛四场2）分区的每支球队要与分区以外，但是在同在一个大赛区的每个球队相遇三到四次3）小赛区的每支球队要与不同大赛区的每支球队比赛两场4）共用同一个比赛场馆的球队的主场比赛不能在同一天进行。