基于混合仿真的智能体育预测：以NBA为例

数据可用性的提升刺激了通过分析方法研究体育预测问题的兴趣，特别是借助机器学习和仿真。我们刻画了文献中提出的几种模型，它们都存在同一缺陷：无法有效纳入来自球队/球员理性决策与策略。我们通过提出混合仿真逻辑解决此问题，该逻辑将球队作为智能体，推广了过去提出的模型/方法。我们以NBA为案例进行研究，目标有二：i) 研究仅使用单一预测变量时预测的质量；ii) 研究应保留多少历史数据以最大化预测精度。结果表明存在最优的数据量范围，且研究应包含哪些数据和变量极为重要。