一种网球比赛选手的势能计算与预测数学模型建立方法

本发明涉及选手势能建模仿真，具体为一种网球比赛选手的势能计算与预测数学模型建立方法。

背景技术：

1、势能预测的重要性：近年来，随着体育竞技水平的提高和科技手段的不断进步，对于运动比赛结果的预测与分析需求也日益增长。在网球比赛中，网球比赛中选手的势能预测对于制定有效的比赛战术和提高竞争力至关重要。势能预测能够帮助教练和选手了解在不同的比赛情境下，选手可能表现出的状态和潜力，从而优化他们的训练计划和战术部署。例如，在预测选手势能的基础上，可以制定更加针对性的比赛策略，包括战术布局、技术调整以及心理应对等方面的优化，从而提高比赛胜率和表现水平。

2、现有方法的局限性：目前的网球比赛选手势能计算与预测主要依赖于传统的统计分析和排名系统。这些方法虽然有一定的参考价值，但在面对复杂的比赛场景和选手状态时往往表现不佳。传统的统计模型或机器学习方法往往只能基于过去的比赛数据进行预测，缺乏对于不同比赛环境和对手的动态调整能力。例如，它们难以捕捉到选手在比赛中的心理状态、体能状况以及技术调整等因素，因此在实际应用中的准确性和稳定性有限。另外，这些方法往往缺乏个性化定制，无法充分考虑到不同选手的特点和风格，导致预测精度不高，实用性受限。

3、熵值法的应用：熵值法是一种用于评估系统复杂性和不确定性的数学工具，在势能预测中具有潜在的应用前景。通过熵值法，可以对选手在不同比赛环境下的状态和能力进行量化和分析，从而为势能计算提供更为科学和准确的依据。熵值法能够帮助识别和利用比赛中的关键因素，从而提高计算的准确性和实用性。

4、bigru模型的优势：bigru(双向门控循环单元)模型是一种深度学习模型，在自然语言处理和时间序列预测等领域取得了显著的成就。与传统的循环神经网络相比，bigru模型能够有效地捕捉时间序列数据中的长期依赖关系，同时具有双向信息传递的能力，能够更好地对序列数据进行建模和预测。因此，将bigru模型应用于势能预测中，有望提高预测的精度和鲁棒性，适用于不同类型和复杂度的比赛数据。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种新的网球比赛选手势能计算与预测数学模型，其创新之处在于将熵值法与bigru模型相结合，从而能够更准确地计算与预测选手在比赛中的势能。通过综合考虑比赛环境、对手水平以及选手个体特征等因素，该方法能够实现对选手势能的动态调整和精准预测，为教练和选手提供更有效的比赛策略和训练指导，从而提高竞争力和表现水平。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

3、步骤一：确定评估指标

4、本模型从选手的技术水平、体能状态、心理素质等方面进行考虑，选取了比赛进行的盘数(set)，比赛进行的局数(game)，发球直接得分(ace)，非受迫性失误(unf)，连续得分(s_scores)，输赢压力(pressure)，移动距离(distance)，发球方(server)这8个评价指标。

5、步骤二：数据采集与预处理

6、本模型主要选取一些关键网球比赛的相关数据，在预处理阶段，对数据进行清洗、去噪、缺失值与异常值等处理，确保数据的质量和一致性。

7、步骤三：确定指标权重

8、利用熵值法确定各项评估指标的权重。熵值法是一种多属性决策分析方法，通过计算各个指标的信息熵和权重，从而确定各指标在整体评估中的重要程度。在这一步骤中，需要对每个指标的重要性进行量化评估，并将其转化为相应的权重系数。

9、步骤四：计算势能综合评分

10、利用熵值法确定的权重，结合选手的具体数据，计算选手的综合评分。本模型采用加权求和的方法，将各项指标的数值乘以对应的权重，并进行累加得到综合评分。这个综合评分可以反映选手在不同方面的表现水平，从而为势能计算提供量化的依据。

11、在该模型基础上，本发明依据bigru构建了势能量化预测模型，通过以下步骤实现：

12、步骤五：构建bigru模型

13、在构建该模型之前，将上述步骤二中预处理过的数据准备好，将其分割成训练集、验证集和测试集，以便进行模型训练、验证和评估。在构建bigru模型时，确定其输入层、隐藏层和输出层的节点数，并选择适当的激活函数和损失函数，在进行多次实验和调整后，找到最佳的网络结构。利用准备好的数据，通过反向传播算法等优化方法，对bigru模型进行训练。在训练过程中，模型会不断调整权重和偏置，以最小化损失函数，使模型的预测结果与实际值尽可能接近。训练完成后，对模型进行评估，通过在测试集上进行预测，并与真实值进行比较来实现，发现bigru的势能量化预测模型预测能力较准确。

14、步骤六：势能量化预测

15、训练好的bigru模型可以用于势能量化预测。给定选手的比赛数据作为输入，模型可以预测该选手的势能得分，即其在比赛中的表现水平。根据该结果，可以为选手提供针对性的训练建议和比赛策略。例如，针对性地改善技术水平、提高体能状态或调整心理素质，从而提高选手在比赛中的表现。同时，为了进一步对比说明bigru的训练效果，我们还分别使用了循环神经网络(rnn)和长短期记忆网络(lstm)进行训练来比较结果。

技术特征：

1.一种网球比赛选手的势能计算与预测数学模型建立方法，其特征在于，主要包括以下具体步骤：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤1构建过程如下：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤2构建过程如下：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤3构建过程如下：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤4构建过程如下：

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤5构建过程如下：

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤6构建过程如下：

技术总结本发明提出了一项创新的网球比赛选手势能计算与预测数学模型。该模型结合了熵值法和BIGRU模型，致力于更准确地计算并预测选手在比赛中的势能表现。通过综合考虑比赛环境、对手水平和选手个人特征等多种因素，该方法能够灵活地调整并精确计算与预测选手的势能水平，为教练和选手提供更为有效的比赛策略和训练指导，从而提升竞争力和表现水平。具体而言，该模型首先确定了用于计算的评价指标，通过熵值法确定各指标的权重，并采用加权求和的方式计算选手的综合评分。在此基础上，利用BIGRU模型进行势能量化预测，为选手提供个性化的训练建议和比赛策略。这一创新模型为网球选手提供了更为精准的势能预测，有望显著提高其在比赛中的表现水平。技术研发人员：孙旌校,王孝,杨嘉成,张铭扬受保护的技术使用者：河海大学技术研发日：技术公布日：2024/8/27