[0001] 本发明涉及选手势能建模仿真技术领域，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。

[0002] 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。

[0003] 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。

[0004] 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。

[0005] 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。

[0030] 下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

[0031] 本发明提供一种技术方案：一种网球比赛选手的势能预测数学模型建立方法，算法流程图如图1所示，包括一下具体步骤：

[0032] 步骤一：确定评估指标

[0033] 在我们的模型中，我们综合考虑了选手的技术水平、体能状态、心理素质等方面，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)等8个指标作为评估选手势能的依据。这些指标能够综合反映选手在比赛中的表现，为后续的势能计算提供了数据基础。

[0034] 步骤二：数据采集与预处理

[0035] 在英国伦敦举行的2023温布尔登网球公开赛男子单打决赛中，塞尔维亚选手焦科维奇对阵西班牙选手阿尔卡拉斯，最终阿尔卡拉斯击败德约科维奇夺得温网男单冠军，我们选取这场比赛的相关数据作为研究对象。在预处理阶段，我们对收集到的数据进行了清洗、去噪、处理缺失值和异常值等操作，以确保数据的质量和一致性。同时，我们对这些指标进行正负向性分析，这个步骤为后续模型的构建和训练提供了可靠的数据支持。

[0036] 步骤三：确定指标权重

[0037] 在这一步骤中，我们利用熵值法对收集到的数据进行系数正常化，计算第j个指标的熵，计算信息熵冗余度(方差)，最终确定了各个指标的权重，结果如图2所示。

[0038] 步骤四：计算势能综合评分

[0039] 结合选手的具体数据，我们采用加权求和的方法计算了选手的综合评分，这个综合评分能够反映选手在不同方面的表现水平，为势能的计算提供了量化的依据。我们将来自2023年温布尔登网球公开赛男单决赛的比赛数据引入势能量化评估模型进行计算，为直观地显示势能的变化，我们选择阿尔卡拉斯势能图进行平滑处理，并选择一个平均值为10的滑动窗口，最后得到阿尔卡拉斯势能显示图。结果如图3和图4所示。与实际比赛相比，我们可以看到，整场比赛的走势与我们计算出的阿尔卡拉斯的势能变化基本一致。

[0040] 步骤五：构建BIGRU模型

[0041] 为了建立一套能够预测比赛中势能波动的数学模型，我们通过皮尔逊相关分析在该场比赛的相关数据中找出对势能波动影响最大的因素，得到了关于势能影响因素的热图，结果如图5所示。从图中我们可以看出，势能波动依然受步骤一中选取的指标影响最大，因此我们依然选择这八个变量作为势能变化预测模型的输入变量。在构建BIGRU模型时，我们确定了其输入层、隐藏层和输出层的节点数，并选择了适当的激活函数和损失函数。模型构建完成后，我们按照8:2的比例将数据集分为训练集和测试集，并开始模型的训练。在训练过程中，我们使用提前停止法来防止模型训练陷入过拟合，提前停止法的优点是简单、易于实现。在使用这种方法时，无需调整网络结构或修改损失函数。

[0042] 步骤六：势能量化预测

[0043] 我们利用训练好的BIGRU模型对选手的比赛数据进行势能量化预测。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，预测结果如图6图7所示。根据预测结果，我们可以为选手提供针对性的训练建议和比赛策略，例如改善技术水平、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。这种势能预测模型为教练和选手提供了强有力的工具，帮助他们制定更有效的比赛策略和训练计划，提高竞争力和表现水平。同时，为了进一步对比说明BIGRU的训练效果，我们还进行了泛化分析和敏感性分析，并使用了循环神经网络(RNN)和长短期记忆网络(LSTM)进行训练，训练结果如图8图9所示，可以发现，BIGRU的预测效果远远好于RNN和LSTM的预测结果，其中BIGRU的预测准确率为93.73％，RNN的预测准确率为88.54％，LSTM的预测准确率为75.43％，这说明BIGRU的动量变化预测模型预测能力更胜一筹。

[0044] 尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。