梦幻英超最佳阵容的时间序列建模
计算机与社会
2019-10-01 v1 机器学习
摘要
英超足球运动员的表现随赛季与所属球队不同而有很大差异。显然，一种能够预测并分析这些球员场上表现未来的方法将极大辅助球队管理。在如梦幻英超这样的模拟环境中，来自全球的爱好者参与并在整个赛季中管理球员名录。由于点数系统的动态特性，尚无已知方法用于组建梦幻阵容。本研究旨在通过使用自回归积分滑动平均(ARIMA)与循环神经网络(RNN)的混合模型对球员点数进行时间序列预测，并随后利用线性规划(LPP)最大化总点数，来解决此问题。给定过去三个赛季的球员点数，通过为ARIMA与RNN分别建模并构建集成，对当前赛季进行预测。在此之前，采用了恰当的数据预处理技术以提升所建模型的效果。关于守门员、后卫、中场与前锋等球员类型及总预算的约束，通过LPP方法得到有效优化。所提阵容在后续赛季表现中得以验证，球员如预期般表现出色，并有助于强化该方案的可行性。类似地，所提方法可由官方主教练扩展至英超场上应用。
引用
@article{arxiv.1909.12938,
title = {Time Series Modeling for Dream Team in Fantasy Premier League},
author = {Akhil Gupta},
journal= {arXiv preprint arXiv:1909.12938},
year = {2019}
}
备注
International Conference on Sports Engineering (ICSE'17)