350 руб
Журнал «Нейрокомпьютеры: разработка, применение» №8 за 2010 г.
Статья в номере:
Анализ футбольной результативности: от классических методов к нейросетевым
Авторы:
Ю. Ю. Петрунин - д. философск. наук, проф. кафедры теории и технологий управления МГУ им. М. В. Ломоносова. E-mail: petrunin@spa.msu.ru
Аннотация:
Посвящается Константину Сергеевичу Есенину, родоначальнику отечественной футбольной статистики Рассмотрена футбольная результативность 18 чемпионатов мира по трем переменным: среднее значение, стандартное отклонение, асимметрия результативности. Показана стабилизация результативности с 1962 г. Проведен кластерный анализ методом нейронных сетей без учителя (сетей Кохонена), выделены отличия результатов кластерного анализа традиционными и нейросетевыми методами.
Страницы: 54-62
Список источников
  1. Есенин К. С. Футбол: рекорды, парадоксы, трагедии, сенсации. М.: Молодая гвардия. 1968.
  2. Адоян Г. А., Адоян Г. Г. Особенности изменения результативности игр в футболе // Теория и практика физической культуры. 2002. № 11. С. 37-38.
  3. Адоян Г. А., Адоян Г. Г. Итоги прошедшего века, или эволюция результативности футбола. М.: Спутник+. 2001.
  4. Адоян Г. А., Адоян Г. Г. Оценка уровня групповых турниров соревнований Кубка Мира и Лиги Чемпионов Европы по футболу // Теория и практика футбола. 2003. № 4. С. 8-10.
  5. Адоян Г. А., Адоян Г. Г. Влияние количества команд на уровень турнира при круговой системе соревнований по футболу // Теория и практика футбола. 2004. № 2. с. 12-13.
  6. Адоян Г. А., Адоян Г. Г. Механизмы и парадоксы формирования результативности в футболе и хоккее // Аспирант и соискатель. 2006. № 6. С. 101-107.
  7. Дебок Г., Кохонен Т. Анализ финансовых данных с помощью самоорганизующихся карт. М.: Издательский дом Альпина. 2001.
  8. Петрунин Ю. Ю. Классификация при ограниченной информации: микроанализ данных // Вестник МГУ. Серия 21. Управление (государство и общество). 2006. № 2. С. 30-54.
  9. Петрунин Ю. Ю., Зернова Ю. А. Статистические и нейросетевые методы исследования политической ситуации во Франции на примере региональных выборов 1998 и 2004 гг. // Государственное управление. Электронный вестник. 2008. № 14. http://e-journal.spa.msu.ru/14_2008Petrunin_Zernova.html
  10. Петрунин Ю. Ю. Исследование электорального поведения: самоорганизующиеся карты Кохонена versus статистического анализа - // Вестник МГУ. Серия 21. Управление (государство и общество). 2009. № 3. С. 45-55.
  11. Kohonen, N., Self-Organizing Maps. N.Y. 1995.
  12. Чемпионат мира по футболу 2002: Календарь-справочник. М.: ООО «Издательство АСТ»: ООО «Издательство Астрель». 2002.
  13. Мировой футбол 2002-03. Справочник.Составитель И. В. Гольдес. М.: Терра-спорт. 2002.
  14. ru.wikipedia.org/wiki/ЧМ-2006
  15. Rotshtein, A., Posner, M., Rakytyanska, H., Prediction of the results of football games based on fuzzy model with genetic and neuro tuning // eastern european journal of enterprise technologies. 2003. 2 (2). P. 10-18.
  16. Rotshtein, A. P., Posner, M., Rakityanskaya, A. B., Football Predictions Based on a Fuzzy Model with Genetic and Neural Tuning // Cybernetics and Systems Analysis Journal. 2005. V. 41. No. 4. P. 619-630.
  17. Loeffelholz, B., Bednar, E., Bauer, K. W., Predicting NBA Games Using Neural Networks // Journal of Quantitative Analysis in Sports. 2009. V. 5: Issue 1, Article 7.
  18. Halicioglu, F., Can we predict the outcome of the international football tournaments: the case of EURO 2000 - // Dogus University Journal. 2005. V. 6 (1). P. 59-69.
  19. Halicioglu, F., Forecasting the professional team sporting events: evidence from Euro 2000 and 2004 football tournaments // Fifth International Conference on Sports and Culture: Economic, Management and Marketing Aspects, 2005.
  20. http://www.soccerstats.com/
  21. http://www.european-football-statistics.co.uk/
  22. http://www.365stats.com/football
  23. www.fstat.obolon.ua
  24. stats.betportal.org
  25. www.fussballdaten.de
  26. the-english-football-archive.com
  27. www.rsssf.com
  28. www.footstat.ru