【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及運動預測，具體為一種基于gp-lds與動量模型的網球競技勝率預測方法。
技術介紹
1、網球是一項全球性的體育運動，具有高度的競技性和觀賞性。比賽結果受多種因素影響，包括球員的技術、戰術、體能、心理狀態以及比賽當天的環境條件等。這些因素的綜合作用使得網球比賽結果具有一定的不確定性，因此，準確預測比賽結果對于提升比賽策略、優化訓練計劃、增強比賽觀賞性等方面具有重要意義。
技術實現思路
1、(一)解決的技術問題
2、針對現有技術的不足，本專利技術提供了一種基于gp-lds與動量模型的網球競技勝率預測方法，通過綜合分析球員的歷史表現、實時數據和比賽環境等因素，構建gp-lds與動量模型，提供更為準確和實時的比賽結果預測。
3、(二)技術方案
4、為實現以上目的，本專利技術通過以下技術方案予以實現：一種基于gp-lds與動量模型的網球競技勝率預測方法，包括以下步驟：
5、s1、提出模型假設；
6、s2、對數據進行預處理，包括數據的清洗與更換以及特征指標合成；
7、s3、基于高斯過程的概率預測、構建gpc以及球員表現分析；
8、s4、構建網球動量模型，并且通過建立相應的線性高斯動態系統進行修正；
9、s5、構建相對動量差的gpr模型,進行參數優化與模型評估并且建立shape?ly計算框架進行解釋模型。
10、優選的，所述模型假設包括：
11、假設1、球員的表現體
12、假設2、比賽過程中無不可抗力，此外，沒有球員生病，因為我們使用來自額外數據文件的數據。我們忽略了其他因素，如不可抗力或疾病。這可能會導致數據的劇烈波動。
13、假設3、球員的勝率和動量是連續的數據，這個假設導致了更準確的建模。可以得到更精確的分析。它使我們對數據的處理更加全面和多樣化。
14、優選的，所述s2中特征指標分為稠密特征和稀疏特征，并且將特征細化為勝負表現指標、體能表現指標、技術表現指標和發球表現指標。
15、優選的，所述s3中相關性分析采用斯皮爾曼進行衡量，所述基于高斯過程的概率預測的基本思想是將gp之前的隨機變量與觀測值聯系起來，以獲得似然，接著根據先驗和似然計算后驗，最后根據后驗概率進行預測。
16、優選的，所述s4中構建gpc采用兩種方案：
17、第一種、發球因素被獨立建模，通過樸素貝葉斯方法來計算發球得分或獲勝概率，
18、
19、將對于不包括發球在內的因素的勝率視為一個二分類問題，并且假設服從一個伯努利分布為y建模，即y|x～bernoulli(p)，其中p是需要估計的獨立于發球的獲勝概率，那么建模球員獲勝yi＝+1時的p為一個隨機變量π(xi):
20、其中：π(x)是f(x)的響應函數，用和分別表示這個潛在表現得分的均值和協方差，最終定義潛在表現得分的高斯過程為，
21、首先計算對應潛在表現得分的分布：
22、
23、給定一個大小為n*×d的測試集x*，預測可能的表現得分輸出π*＝[π(x1),...，π(xn*)]：
24、p(f*||x，y，x*)＝∫p(f*|x，x*，fx)p(fx|x，y)dfx
25、然后計算出最終的測試表現得分θ*＝π(x*):
26、p(x，y，x*)＝∫σ(f*)p(f*|x，y，x*)df*
27、在這個基礎上加上發球的影響，計算最終的獲勝概率：
28、
29、其中指示函數表示當發球時才需要考慮到pa；
30、第二種、核函數構造發球因素模型直接使用包含了發球因素的數據，然后建立gpc模型，最終得到的測試表現得分θ*＝π(x*)即為獲勝概率，在進行參數估計以及優化時，采用平方指數核、周期核、有理二次核與白噪聲核作為基礎核。
31、優選的，所述s4中網球動量模型為：
32、vt＝αvt-1+βgt，
33、其中，v表示動量率，{α,β}表示系數，gt是性能分數p在時間t的變化率，接著通過建立相應的線性高斯動態系統，來模擬p隨時間的變化，并估計g來修正p。
34、優選的，所述s5中構建相對動量差的gpr模型首先要構建相對動量差：
35、δm＝m1-m2.
36、m＝mv,
37、m＝σ1w1+σ2w2+σ3w3,
38、其中，δm表示為球員1的動量減去球員2的動量，而m表示為球員動量，w1為環境指標，w2為心理指標，w3為體能指標，(σ1,σ2,σ3)為參數組合；
39、接著應用高斯線性變換的規則將δm定義為一個多元高斯分布，其均值為gx，協方差為kx,x+σ2i334，邊際似然函數為
40、
41、當需要測試樣本集x*上的動量差δm*進行估計或預測時，進行后驗，
42、
43、優選的，所述s5中shapely計算框架為
44、
45、其中，其中s是所建立模型中使用的特征的子集，d是特征維數，在模型中d＝15，x是要解釋的實例的特征值的向量，這里的j就是特征向量，{x1,...,xd}\{xj}表示除j外的特征集合，從總體上看，所計算的每個特征的shape?ly值是對各個結果分布的預測的貢獻，在所有可能的特征值組合上的加權求和。
46、(三)有益效果
47、本專利技術提供了一種基于gp-lds與動量模型的網球競技勝率預測方法。具備以下有益效果：
48、1、建立高斯過程分類(gpc)模型來估計球員的勝率。gpc模型能夠適應這種復雜的比賽數據，并作出良好預測估計。我們把勝率建模為連續變量，即聯合高斯分布的響應輸出。這有利于后續從連續數值角度觀察整個比賽流程和評估球員在不同時間段的表現。
49、2、建立線性高斯動態系統，將勝率建模為短時間的下的線性關系。這有利于得到最優的估計結果，并且可以有效處理系統中存在的噪聲。我們在lgds中引入了動量率的概念，它累積了歷史的勝率變化情況，也依賴當前的局部突變。這為動量的建模提供不同歷史范圍的信息。
50、3、建立多變量的高斯過程回歸(gpr)模型，它能夠提供對預測的不確定性估計。此外，這個模型具有很強的適應性，在對其他比賽的分析與預測中也展現出了較高的預測性能。
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1.一種基于GP-LDS與動量模型的網球競技勝率預測方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種基于GP-LDS與動量模型的網球競技勝率預測方法，其特征在于，所述模型假設包括：
3.根據權利要求1所述的一種基于GP-LDS與動量模型的網球競技勝率預測方法，其特征在于：所述S2中特征指標分為稠密特征和稀疏特征，并且將特征細化為勝負表現指標、體能表現指標、技術表現指標和發球表現指標。
4.根據權利要求1所述的一種基于GP-LDS與動量模型的網球競技勝率預測方法，其特征在于：所述S3中相關性分析采用斯皮爾曼進行衡量，所述基于高斯過程的概率預測的基本思想是將GP之前的隨機變量與觀測值聯系起來，以獲得似然，接著根據先驗和似然計算后驗，最后根據后驗概率進行預測。
5.根據權利要求1所述的一種基于GP-LDS與動量模型的網球競技勝率預測方法，其特征在于，所述S4中構建GPC采用兩種方案：
6.根據權利要求1所述的一種基于GP-LDS與動量模型的網球競技勝率預測方法，其特征在于：所述S4中網球動量模型為：
8.根據權利要求1所述的一種基于GP-LDS與動量模型的網球競技勝率預測方法，其特征在于：所述S5中Shapely計算框架為
...【技術特征摘要】
1.一種基于gp-lds與動量模型的網球競技勝率預測方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種基于gp-lds與動量模型的網球競技勝率預測方法，其特征在于，所述模型假設包括：
3.根據權利要求1所述的一種基于gp-lds與動量模型的網球競技勝率預測方法，其特征在于：所述s2中特征指標分為稠密特征和稀疏特征，并且將特征細化為勝負表現指標、體能表現指標、技術表現指標和發球表現指標。
4.根據權利要求1所述的一種基于gp-lds與動量模型的網球競技勝率預測方法，其特征在于：所述s3中相關性分析采用斯皮爾曼進行衡量，所述基于高斯過程的概率預測的基本思想是將gp之前的隨機變量與觀測值聯系...
【專利技術屬性】
技術研發人員：潘韞涵，粟向韜，王維湘，陳中祥，陳明，
申請(專利權)人：湖南師范大學，
類型：發明
國別省市：
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