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https://nccur.lib.nccu.edu.tw/handle/140.119/95271
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| Title: | 應用迴歸分析與類神經網路預測棒球賽事
Baseball Game Predictions using Regression Analysis and Artificial Neural Networks |
| Authors: | 李日晟
Lee, Jeh-Cheng |
| Contributors: | 何瑁鎧
Hor, Maw-Kae
李日晟
Lee, Jeh-Cheng |
| Keywords: | 棒球預測模型
類神經網路
運動彩券
Baseball Game Predictions
Neural Networks
Sport Lottery |
| Date: | 2009 |
| Issue Date: | 2016-05-09 15:29:16 (UTC+8) |
| Abstract: | 隨著國內不少優秀的棒球選手進入美國職棒聯盟，而且運動彩券也於民國97年正式發行，除了創造專業運動評論的需求，也吸引了國人對於運動彩券投注的興趣，因此我們希望透過分析歷史資料來預測棒球賽事。
本論文中，我們從球隊得分的觀點切入，建立棒球賽事的預測模型，期望透過預測兩支球隊的得分，來推論賽事結果，並可當作投注運彩的策略。
我們的預測模型結合了類神經網路與迴歸分析的理論，首先透過類神經網路去預測球隊的打擊表現，接著利用迴歸分析的技術，並參考Pete Palmer提出的Batting Runs公式，為每支球隊建立專屬的得分公式，然後將預測的打擊表現套用得分公式，計算球隊的預測得分。最後根據預測結果來模擬投注棒球運動彩券，並分析報酬率。
實作時，我們採用美國棒球聯盟近三年之資料來測試我們的方法，實驗結果顯示，我們預測的結果能獲得不錯的報酬率。
There are many outstanding Taiwanese baseball players who joined the MLB in the USA, and the sport lottery has been issued in 2008. These have not only generated the demand for professional commentaries on various sports but also attracted numerous interests in sport lottery playing. Hence, we hope to predict the future baseball game results through analyzing the historical data.
In this thesis, we started from the scoring mechanism and developed a model to predict baseball games. We used the predicted results, together with the sports lottery playing regulations, to find the lottery winning strategies.
We used artificial neural networks and regression analysis in our model. Through the neural networks we can predict the batting behaviors of each team. Then, we used the regression analysis and the batting runs formula, proposed by Pete Palmer, to establish the scoring formula for each team. Combining the batting behaviors and the scoring formula, we can predict the scores of the future baseball games. Finally, we used the predicted scores to estimate the winning rate of sports lottery on these baseball games.
We used the materials in the past three years of MLB in USA to verify our method. The experimental results show that we can obtain good winning rate.
第一章 緒論
1.1 研究背景與動機 1
1.2 研究目的 2
1.3 問題描述 2
1.4 系統架構 3
1.5 論文貢獻 4
1.6 論文章節與架構 5
第二章 文獻探討
2.1 棒球得分公式 7
2.2 類神經網路簡介 10
2.3 K-平均法簡介 13
2.4 運動彩券玩法介紹 14
2.5 美國職業棒球介紹 17
第三章 棒球賽事預測
3.1 流程與架構 21
3.2 得分公式求解 23
3.3 參數篩選 25
3.4 類神經網路模型 31
3.5 運彩玩法套用 34
第四章 實驗結果與分析
4.1 得分公式權重 35
4.2 參數資料整理 39
4.3 參數篩選結果 47
4.4 類神經網路實驗結果 49
4.5 報酬率分析 57
第五章 結論與建議
5.1 研究結論 61
5.2 未來研究方向 63
參考文獻 65
附錄 68
附錄一 洛杉磯道奇隊類神經網路驗證階段輸入資料表 68
附錄二 洛杉磯道奇隊類神經網路驗證階段輸出資料表 69
附錄三 洛杉磯道奇隊預測打擊與預測得分資料 70
附錄三 洛杉磯道奇隊預測打擊與預測得分資料 70
附錄四 洛杉磯道奇隊預測正確率資料表 71 |
| Reference: | [1] Gregory Donaker, “Applying Machine Learning to MLB Prediction & Analysis”, Available:www.stanford.edu/class/cs229/proj/Donaker-MLBPredictionAndAnalysis.pdf, 2005.
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[17] 台北富邦運動彩券官方網站，http://www.i-win.com.tw/.
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| Description: | 碩士
國立政治大學
資訊科學學系
96971018 |
| Source URI: | http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#G0096971018 |
| Data Type: | thesis |
| Appears in Collections: | [資訊科學系] 學位論文
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