Assembling Artificial Neural Networks to Predict the Results of the Xxiv Olympic Winter Games 2022

Abstract

В статье описывается эксперимент по прогнозированию количества золотых медалей, серебряных медалей и общего места в неофициальном командном зачете XXIV Зимних Олимпийских игр для команды Олимпийского комитета России. Прогноз производится с использованием обобщенно-регрессионной нейронной сети и сети с радиально-базисными функциями. Описывается ход прогнозирования, проблемы, которые возникают при осуществлении прогнозов данного типа. В результате выявлен ряд проблем, часть из которых предлагается решать с использованием каскада сетей. Предлагается ряд конфигураций каскада, описываются особенности формирования обучающей выборки и разбиения выборки для обучения модулей по ярусам каскада. Описывается ход прогнозирования, результаты прогнозирования представлены в таблицах, фрагменты обучающей выборки представлены на графиках. целью исследования является оптимизация и повышение точности процесса планирования спортивной подготовки сборных команд и прогнозирование неофициального медального зачёта в мультиспортивных состязаниях с использованием системы на основе каскада нейронных сетей. Произведен анализ полученных данных, рассмотрена целесообразность использования каскада сетей как средства прогнозирования. Описаны проблемы обучающей выборки, рассматривается перспектива разработки алгоритма определения ключевых прогнозоформирующих предикторов обучающей выборки и использования алгоритма для предобработки выборки и обучения каскада. Ключевые слова: искусственная нейронная сеть, прогноз, спортивный результат, нейрон, прогнозирование, алгоритм обучения, обучающая выборка, обобщенно-регрессионная нейронная сеть, нейронная сеть с радиально-базисными функциями, каскадная нейронная сеть, каскадная структура, Олимпийские игры, неофициальный командный зачет, каскад ASSEMBLING ARTIfICIAL NEURAL NETWORKS TO PREDICT ThE RESULTS Of ThE XXIV OLYMPIC WINTER GAMES 2022