2024年美赛MCM/ICM C题 网球运动中的冲力 思路_2024年美赛c题

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1. 数据收集和预处理

首先，需要收集2023年温布尔登男子比赛的相关数据，特别是提到的“2023-温布尔登1701”数据集中的比赛数据。数据预处理包括清洗数据，处理缺失值，以及可能的，整合额外的玩家信息（例如，历史表现、身体状况、心理状况等）来丰富分析的维度。

2. 模型构建

A. 势头测量模型

• 基本思路：构建一个模型来捕捉每一分的比赛流程，并基于此来评估哪个球员在特定时间表现更好。这个模型可以基于得分概率，考虑到发球者赢得分数的概率通常较高。
• 可能的算法：使用时间序列分析、随机过程（如马尔科夫链）或机器学习模型（如隐马尔科夫模型、长短期记忆网络LSTM）来评估比赛中的势头变化。

B. 势头的角色

• 分析方法：通过比较实际比赛结果与随机分布结果（假设比分变化是随机的）的差异，来评估势头的存在与重要性。
• 指标定义：开发指标，如连续得分、突破发球局的频率、重要分数（如破发点、局点、赛点）的赢取率等，来量化势头。

3. 模型应用与验证

• 模型应用：利用至少一场比赛的数据，应用模型来预测比赛中的势头变化，并尝试识别影响势头变化的关键因素。
• 模型验证：通过将模型应用于其他比赛（包括女子比赛、不同的锦标赛、不同的球场表面等）来验证模型的普适性和预测准确性。<