【2024美赛C题】高质量成品论文32页word{配套完整解题代码+数据集汇总}

                                       2024美赛C题（文末完整版）

首先，我们需要对缺失的 speed_mph 进行插补。缺失值处理是数据预处理的 重要环节之一。可以采用均值、中位数或者根据其他相关特征进行预测的方法来 填补缺失值。在这里，我们可以考虑使用其他相关的特征来预测 speed_mph 的缺 失值。

针对问题 1 ，题目要求建立一个模型捕捉得分发生时的比赛流程（flow of   play），并将其应用到一场或多场比赛中。并用该模型确定哪位球员在比赛中的  某个特定时间段表现更好，以及他们的表现好到什么程度。对于这个问题，可以  先建立一个评价模型。在建立评价模型时，应先对特征进行构建。由于题目所给  特征较多，可以考虑使用数据降维模型对特征进行合并或筛选。然后，根据题目  所给特征计算出在每场比赛中每个时间点每位选手的表现得分。得到表现得分后， 可以以事件时间点为自变量，以表现得分为因变量建立非线性回归模型，并基于  智能优化算法对参数进行求解。

针对问题 2 ，我们需要验证"势头"在比赛中的作用。我们可以统计每个时间 点选手的表现得分，然后通过 Kruskal-Wallis H 检验来检验选手表现与得分情况 之间的关系。这可以帮助我们确定在比赛中，选手的势头对表现得分是否有显著 影响。

针对问题 3.1 ，题目要求预测比赛中的波动情况，并计算哪些特征与波动之 间的关系最强。这里可以先对波动进行归类，将其转变为分类变量。然后将得分 表现及其余特征作为输入、将波动种类作为输出，构建神经网络预测模型。这里 可以考虑运用智能优化算法等改进的神经网络。然后，可以对特征的重要性进行 反解，得出对于波动来说什么特征的重要性较大。

针对问题 3.2 ，题目要求对球员在新的比赛中对阵不同的球员时给出不同的 建议。这里可以针对前述分析中得出的较重要的特征，统计出现较好的结果时的 数据分布。

针对问题 4，题目要求检验模型的预测性能并讨论其泛化性能。对于该问题， 可以采用 precision、recall、accuracy 等指标对模型的精度进行评价。针对模型的 特征，可在未来考虑将选手的经验、水平等因素纳入分析中，并重新利用模型预 测结果，分析精度是否会提升。分析各个特征对于其余赛事是否有适用性，对于 无法迁移的特征，若删除该特征后能否保持较好的预测精度。

式中，bℎ 为该神经元的输入数据。基于此，神经网络在其训练过程中不断对 权重及阈值进行调整，从而使神经网络的预测误差不断逼近于 0。

插补精度与均值插补的对比如下所示：

（针对每幅图进行分析，重点说明：由于所给数据的限制，尽管基于 BP 神 经网络的插补精度并不高，但也远远高于常用的均值插补方式。）

2  问题一

2.1  特征提取

为了捕捉运动员表现随比赛流程时间的变化，提取数据特征如下：

特征	计算方法
领先局数	自己获胜局数-对方获胜局数
不可抵挡的球	统计值
单发失误率	二发数量/（单发数量+二发数量）
截击得分	统计值
distance_run	统计值，运动员这一回合中的跑动距离
rally_count	运动员的回击次数
speed_mph	测量值
是否发球	统计值

（对上述特征进行简要的分析）

2.2  基于因子分析法的数据降维模型

为进行更有代表性的分类，有必要对特征进行降维。本文采用因子分析法对 连续属性内部的相互依赖关系进行数据化，把大量复杂关系归为少量的几个综合 因子。通过分析各变量之间的方差贡献效果，将原系统表示为新的因子组合，以 重现内部联系。构建模型如下：

技术水平和体能因素

网球比赛中得分的波动首先受到运动员的技术水平和体能因素的影响。技术 水平高的运动员往往能够以更加精准和有力的击球获得得分。这包括发球、底线 击球、截击以及各种技术动作的精准度和速度。技术水平的不同往往会导致比赛 中得分波动的差异，因为高水平的技术可以更容易地制造对手的失误或者直接赢 得分数。

同时，体能因素也会对得分波动产生影响。一场激烈的网球比赛需要运动员 具备良好的体能和耐力，因为比赛过程中的长时间奔跑、快速移动和频繁的击球 都会消耗体能。随着比赛的进行，体能下降可能导致得分波动增加，因为运动员 可能会出现技术动作不如初时准确、力量不足等情况。

战术和策略选择

运动员在比赛中的战术和策略选择也会对得分波动产生影响。不同的战术选 择会导致比赛中得分的不同波动情况。例如，一些运动员可能更倾向于采取保守 的战术，侧重于稳健的底线击球和减少失误，而另一些运动员可能更倾向于攻击 性的战术，试图通过更多的制胜分来获得优势。这些不同的战术选择会直接影响 得分波动，因为它们决定了运动员在比赛中采取的动作和决策。

环境因素

环境因素也会对得分波动产生影响。例如，风向和强度可能会影响球的飞行 轨迹，从而影响击球的准确性和力度。光照条件也可能会对运动员的视野产生影 响，尤其是在户外比赛中。此外，球场表面的不同（如硬地、红土、草地）也会 影响球的弹跳和滑动程度，从而影响比赛中得分的波动情况。

心理状态和专注度

运动员的心理状态和专注度同样会对得分波动产生影响。焦虑、压力和信心 都可能影响比赛中的得分波动。一位心理状态良好的运动员可能会更加专注，做 出更好的决策，从而影响得分的波动。相反，心理压力过大或者信心不足可能会 导致技术上的失误，增加得分波动。

综上所述，网球比赛中得分的波动受多种因素影响，其中包括技术水平、体 能因素、战术和策略选择、环境因素以及心理状态和专注度。这些因素相互交织， 共同影响着比赛的进行和结果。但是上述因素往往难以进行量化描述，为了获取 客观数据对比赛中的波动进行预测，本文考虑选手排名建立新的数学模型以获取 更高的预测精度。

类似于前述神经网络，先构建以发球因子、过程因子、击球因子、px_games  （已经赢的小局数）、是否发球

2024美赛C题完整思路+高质量代码数据+30页成品参考论文