論文の概要: TCDformer-based Momentum Transfer Model for Long-term Sports Prediction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.10176v1
- Date: Mon, 16 Sep 2024 11:10:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-17 15:50:18.723071
- Title: TCDformer-based Momentum Transfer Model for Long-term Sports Prediction
- Title（参考訳）: TCDformerを用いた長期スポーツ予測のためのモーメント転送モデル
- Authors: Hui Liu, Jiacheng Gu, Xiyuan Huang, Junjie Shi, Tongtong Feng, Ning He,
- Abstract要約: 本稿では,TCDformerを用いた長期スポーツ予測のためのモーメンタムトランスファーモデルTM2を提案する。
2023年のウィンブルドン男子トーナメントのデータセットでは、TM2は既存のスポーツ予測モデルを大幅に上回っている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.209644981642842
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Accurate sports prediction is a crucial skill for professional coaches, which can assist in developing effective training strategies and scientific competition tactics. Traditional methods often use complex mathematical statistical techniques to boost predictability, but this often is limited by dataset scale and has difficulty handling long-term predictions with variable distributions, notably underperforming when predicting point-set-game multi-level matches. To deal with this challenge, this paper proposes TM2, a TCDformer-based Momentum Transfer Model for long-term sports prediction, which encompasses a momentum encoding module and a prediction module based on momentum transfer. TM2 initially encodes momentum in large-scale unstructured time series using the local linear scaling approximation (LLSA) module. Then it decomposes the reconstructed time series with momentum transfer into trend and seasonal components. The final prediction results are derived from the additive combination of a multilayer perceptron (MLP) for predicting trend components and wavelet attention mechanisms for seasonal components. Comprehensive experimental results show that on the 2023 Wimbledon men's tournament datasets, TM2 significantly surpasses existing sports prediction models in terms of performance, reducing MSE by 61.64% and MAE by 63.64%.
- Abstract（参考訳）: 正確なスポーツ予測は、効果的なトレーニング戦略と科学的競争戦術の開発を支援するプロのコーチにとって重要なスキルである。
従来の手法では、予測可能性を高めるために複雑な数学的統計手法を用いることが多いが、これはデータセットスケールによって制限されることが多く、特にポイントセット・マルチレベルマッチの予測において、変動分布による長期的な予測を扱うのが困難である。
本稿では, モーメントエンコーディングモジュールとモーメントトランスファーに基づく予測モジュールを含む, TCDformer を用いた長期スポーツ予測用モーメントムトランスファーモデル TM2 を提案する。
TM2は最初、局所線形スケーリング近似(LLSA)モジュールを用いて、大規模非構造化時系列のモーメントを符号化した。
そして、モーメントをトレンドと季節成分に移行した再構成された時系列を分解する。
最終予測結果は、トレンド成分の予測のための多層パーセプトロン(MLP)と季節成分のウェーブレットアテンション機構の付加的な組み合わせから導かれる。
総合的な実験の結果、2023年のウィンブルドン男子トーナメントのデータセットでは、TM2は既存のスポーツ予測モデルを大幅に上回っており、MSEは61.64%、MAEは63.64%減少している。
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