一种基于机器学习的足球比赛胜负实时预测方法

摘要

本发明提出了一种基于机器学习的足球比赛胜负实时预测方法，首先根据足球比赛记录的统计历史数据与实时事件数据，分别对其建立评分模型得到历史特征与实时特征。采用堆叠的方式将历史特征与实时特征进行融合与筛选，再利用平均进球数、平均射门数和积分榜排名等进行扩展完成特征生成。通过建立图卷积深度神经网络模型，对足球比赛结果进行实时预测。相比只用历史数据进行比赛预测的算法准确率有所提高。