利用人工類神經網路建構臺灣大專籃球運動聯賽勝隊預測模式之研究-以99學年度至101學年度大專甲二級女子籃球聯賽為例

Using Artificial Neural Networks to Construct the Winner Prediction Model in Second Grade of Open-Women University Basketball Association of Taiwan

李春欣(Thun-Hsiang Li)；李致美(Chih-Mei Li)

資料採礦 ； 人工類神經網路 ； 籃球 ； 勝隊預測 ； data mining ； artificial neural networks ； basketball ； winner prediction

休閒運動健康評論

6卷1期（2015 / 06 / 30）

2 - 14

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本研究之主要目的在於利用資料採礦方法中之人工類神經網路方式來建構臺灣大專院校籃球聯賽的勝隊預測模式。研究對象則是臺灣大專院校甲二級女子籃球聯賽在99學年度至101學年度的比賽資料，並以各項攻守技術做為影響勝負的因素。研究結果顯示，以人工類神經網路所建構出來的預測模式，其勝隊預測準確率達89.42%，同時經正規化後重要性達0.80以上的自變數計有「三分球命中率」、「兩分球命中率」、「進攻籃板」與「抄截」等四個變數，研究結果對於教練在進行訓練工作與戰術的決策上提供相當重要的線索，是為一項值得建議使用的工具。

The purpose of this study was to construct the winner predictive model in University Basketball Association (UBA) of Taiwan by using the artificial neural networks (ANNs) as a tool. The second grade games of Open-Women from the 99 school year to 101 school year were involved as subjects in this study, and the variables regarding offensive and defensive techniques were collected to analyze. The results showed that ANNs-based predictive model had 89.42% of winning accuracy. Therefore, using of ANNs model was recommended as a worth tool to predict the winning team.

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