Методика нейросетевого прогнозирования результатов спортивных состязаний на примере Чемпионата мира-2015 по легкой атлетике
Автор: Ясницкий Л.Н., Киросова А.В., Ратегова А.В., Черепанов Ф.М.
Журнал: Вестник Пермского университета. Математика. Механика. Информатика @vestnik-psu-mmi
Рубрика: Информатика. Информационные системы
Статья в выпуске: 3 (26), 2014 года.
Бесплатный доступ
Разработана компьютерная программа, предназначенная для выявления закономерностей и прогнозирования результатов чемпионата мира 2015 года по легкой атлетике на дистанции 100 м у мужчин. В основе программы лежит нейронная сеть, обученная на результатах предыдущих чемпионатов мира и олимпиад. Помимо прогнозов программа позволяет оценивать влияние изменения параметров, характеризующих спортсменов, на их спортивные результаты, а также подбирать оптимальные сочетания этих параметров для каждого спортсмена. Путем исследования нейросетевой математической модели разработаны рекомендации по улучшению результативности спортсменов-легкоатлетов: Усэйна Болта, Тайсона Гэя, Кристоффа Леметра, Неста Картера, Йохана Блэйка и Джастина Гэтлина.
Искусственный интеллект, нейронная сеть, закономерности, статистическая информация, чемпионат мира - 2015, легкая атлетика, прогноз, рекомендации
Короткий адрес: https://sciup.org/14729930
IDR: 14729930 | УДК: 7.092+004.8
Technique of neuronetwork forecasting of the results of sports meets on the example of the World Cup-2015 in athletics
A computer program intended for detecting regularities and forecasting the results of men's 100 m of the World Cup -2015 in track and field athletics is developed. The neural network based on the results of the previous World Cups and the Olympic Games lies in the heart of the program. Besides forecasts the program allows to estimate the influence of the parameters' change characterizing athletes on heir sports results, and also to select optimum combinations of these parameters for each athlete. By research of neuronetwork mathematical model recommendations about improvement of productivity of well-known athletes are developed: Useyn Bolte, Tyson Gay, Christoff Lemetr, Nessa Carter, Johan Blake and Justin Getlin.
Список литературы Методика нейросетевого прогнозирования результатов спортивных состязаний на примере Чемпионата мира-2015 по легкой атлетике
- Галушкин А.И. Нейронные сети: основы теории. М.: Горячая линия Телеком, 2012. 496 с.
- Семченко О. Пермские ученые занялись спортивными прогнозами//Поиск. 2014. №7. URL: http://www.poisknews.ru/theme/infosphere/8916/(дата обращения: 16.02.2014).
- Черепанов Ф.М., Ясницкий Л.Н. Нейросетевой фильтр для исключения выбросов в статистической информации//Вестник Пермского университета. Сер. Математика. Механика. Информатика. 2008. № 4. С. 151-155.
- Черепанов Ф. М., Ясницкий Л. Н. Свидетельство об отраслевой регистрации разработки №8756. Симулятор нейронных сетей "Нейросимулятор 1.0"//Зарегистрировано в Отраслевом фонде алгоритмов и программ 12.07.2007.
- Ясницкий Л.Н., Богданов К.В., Черепанов Ф.М. Технология нейросетевого моделирования и обзор работ пермской научной школы искусственного интеллекта//Фундаментальные исследования. 2013. № 1-3. С. 736-740.
- Ясницкий Л.Н., Бондарь В.В., Бурдин С.Н. и др. Пермская научная школа искусственного интеллекта и ее инновационные проекты. 2-е изд./НИЦ "Регулярная и хаотическая динамика". М.; Ижевск, 2008. 75 с
- Ясницкий Л.Н. Введение в искусственный 8. интеллект. М.: Изд. центр "Академия", 2010. 176 с
- Ясницкий Л.Н., Внукова О.В., Черепанов Ф.М. Прогноз результатов Олимпиады-2014 в мужском одиночном фигурном катании методами искусственного интеллекта//Современные проблемы науки и образования. 2014. № 1. URL: http://www.science-education.ru/115-11339 (дата обращения: 25.12.2013)
- Ясницкий Л.Н., Думлер А.А., Полещук А.Н., Богданов К.В., Черепанов Ф.М. Нейросетевая система экспресс-диагностики сердечно-сосудистых заболеваний//Пермский медицинский журнал. 2011. Т. 28, № 4. С.77-86
- Ясницкий Л.Н. Интеллектуальные ин 11. формационные технологии и системы/Перм. гос. ун-т. Пермь, 2007. 271 с
- Ясницкий Л.Н. О возможностях примене ния методов искусственного интеллекта в политологии//Вестник Пермского университета. Сер. Политология. 2008. № 2. С.147-155
- Ясницкий Л.Н., Павлов И.В., Черепанов Ф.М. Прогнозирование результатов олимпийских игр 2014 года в неофициальном командном зачете методами искусственного интеллекта//Современные проблемы науки и образования. 2013. № 6. URL: http://www.science-education.ru/113-11206 (дата обращения: 25.12.2013).
- Ясницкий Л.Н., Черепанов Ф.М. О возможностях применения нейросетевых технологий в политологии//Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2010. № 8. С. 47-53.
- Blaikie A.D., Abud G.J., David J.A., and Pasteur R.D. NFL and NCAA Football Prediction using Artificial Neural Networks/Proceedings of the Midstates Conference for Undergraduate Research in Computer Science and Mathematics, Denison University, Granville, OH, 2011.
- McCulloch W. S., Pitts W. A Logical Calculus of Ideas Immanent in Nervous Activity//Bull. Mathematical Biophysics. 1943. Vol. 5.
- Rosenblatt F. Principles of Neurodynamics. New York: Spartan Books, 1962.
- Yasnitsky L.N., Bogdanov K.V., Cherepanov F.M., Makurina T.V., Dumler A.A., Chugay-nov S.V., Poleschuk A.N. Diagnosis and Prognosis of Cardiovascular Diseases on the Basis of Neural Networks//Biomedical Engineering. 2013. T. 47, № 3. C. 160-163.
- Young II W.A., Holland W.S., Wekman G.R. Determining Hall of Fame Status for Major League Baseball Using an Artificial Neural Network//Journal of Analysis in Sports. 2008. Vol. 4. Is. 4.
