基于随机森林回归的奥运奖牌预测模型
A Random Forest Regression-Based Model for Olympic Medal Prediction
摘要: 奥运会奖牌榜在很大程度上代表了一个国家的体育实力,对未来奖牌榜进行预测对国家有针对性地提升体育竞争力有重大意义。本研究提出了一种基于随机森林回归模型的奖牌预测框架,通过数据预处理、模型构建及评估,预测了各国在2028年洛杉矶奥运会上的奖牌分布。
Abstract: The Olympic medal table represents the sports strength of a country to a large extent. It is of great significance to predict the future medal table for the country to enhance the sports competitiveness. This study proposes a medal pre-diction framework based on the random forest model, involving data preprocessing, modeling, and evaluation to forecast the medal distribution of countries in the 2028 Los Angeles Olympics.
参考文献
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[1]
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王泽鹏, 陈晓燕, 庞涛, 等. 一种基于改进时间卷积网络的生猪价格预测方法[J]. 中国农业大学学报, 2021, 26(12): 137-144.
|
|
[2]
|
陈静, 陈璐, 张丽娟, 等. 人工神经网络在治疗药物监测中的应用[J]. 医药导报, 2024, 39(8): 1347-1354.
|
|
[3]
|
毕晨曦, 刘亮明, 周飞虎. 融合动力学模拟的机器学习三维成矿预测: 以安徽铜山铜矿为例[J]. 大地构造与成矿学, 2025, 49(1): 103-116.
|
|
[4]
|
陈旭东, 许忠平, 童凯, 等. 基于网格搜索优化支持向量机多分类参数识别不同工艺酱酒的应用研究[J]. 中国酿造, 2024, 43(6): 213-217.
|
|
[5]
|
刘敏. 中国优秀手枪射击运动员持枪臂表面肌电特征及其训练监测系统的应用研究[D]: [博士学位论文]. 太原: 山西大学, 2010.
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