本预测模型说明

1. 比赛结果预测公式

Y = β0 + β1 * X1 * Ws * Im + β2 * X2 * Mf + β3 * X3 + ϵ

• Y: 预测值，表示比赛结果的可能性（胜/平/负）。
• β0, β1, β2, β3: 回归系数，通过前10场比赛的数据和实时数据进行优化。
• X1: 进攻强度，表示球队的进攻能力，基于前10场比赛的数据。
• X2: 防守弱度，表示球队的防守表现，基于前10场比赛的数据。
• X3: 赔率影响因子，基于实时博彩赔率数据。
• Ws: 比赛阶段权重，表示比赛所处阶段的重要性（预设固定值）。
• Im: 比赛重要性评分，结合多种实时数据因素得出。
• Mf: 动机因子，基于实时数据的综合分析结果。
• ϵ: 误差项，反映模型的不确定性。

2. 比赛重要性评分 (Im) 算法

Im = (Wr * Pr + Wh * Hh + Ws * Si + We * Ef) / (Wr + Wh + Ws + We)

• Wr: 联赛排名权重。
• Pr: 球队在联赛中的排名，通过实时数据获取。
• Wh: 历史表现权重。
• Hh: 球队在类似比赛中的历史表现，通过历史数据获取。
• Ws: 赛程紧密程度权重。
• Si: 赛程紧密度评分，基于球队接下来的赛程安排，通过实时数据获取。
• We: 外部因素权重。
• Ef: 外部因素影响评分，包括天气、旅行时间等，通过实时数据获取。

3. 动机因子 (Mf) 算法

Mf = ((1 - Is) * Fh + At * Mo + Tp * (1 - If)) / 3

• Is: 重要性评分，与比赛重要性相关，通过上面的 Im 算法计算得出。
• Fh: 伤病情况影响，通过实时数据获取球队主要球员的健康状况。
• At: 替补与轮换安排权重，通过实时数据获取。
• Mo: 替补与轮换安排评分，通过赛前新闻或教练采访获取，了解球队轮换计划。
• Tp: 外部因素权重，通过实时数据获取。
• If: 外部因素影响评分，包括天气、场外因素等，通过实时数据获取。