MODIFICATION OF THE MODULE BASED ON ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS FOR PREDICTING RESULTS IN HIGH-LEVEL SPORTS
Authors: Крутиков А.К. 
Published: October 2024

Развитие информационных технологий и прикладного искусственного интеллекта позволяет повышать качество работы человека в различных сферах жизнедеятельности. Не стала исключением и сфера физической культуры и спорта. Современные компьютерные системы и различные методы машинного обучения широко применяются для решения задач обработки статистической информации, анализа и планирования как тренировочной, так и соревновательной деятельности. В статье анализируется возможность применения различных моделей искусственных нейронных сетей для прогнозирования спортивных событий. Описаны структура модульной системы прогнозирования, где каждый модуль реализован на одной из известных моделей. Основное внимание уделяется двум моделям – на основе обобщенно-регрессионной нейронной сети (GRNN) и на основе нейронной сети векторного квантования (LVQ). Указаны особенности формирования обучающих выборок и принципов работы. В качестве примера рассмотрен процесс прогнозирования исхода боксерского поединка за титул чемпиона мира между российским боксером Сергеем Ковалевым и мексиканским боксером Саулем Альваресом. Результаты проведённых экспериментов представлены в табличной форме. Анализ этих результатов позволяет увидеть недостатки, присущие любой из моделей при прогнозировании событий, в которых кроме односложного ответа (победа, поражение, ничья) необходимо получить и некоторый ряд численных значений. Для решения указанных проблем предлагается использовать каскадирование (конвейеризацию) модулей системы, каждый из которых реализует ту или иную модель нейросети. Приведена обобщённая структура двухуровневой каскадной системы. Использование данной модификации можно считать успешным, так как даже при небольших затратах на ресурсы данная конфигурация показала лучшие результаты прогнозирования, предсказав победу Альвареса практически со 100% «уверенностью». Однако в статье отмечается, что, если обучение используемых при каскадировании моделей проводить последовательно, это приведёт к значительному увеличению времени подготовки системы к работе. Прототип системы реализован на базе пакета MATLAB в научно-исследовательской лаборатории «Интеллектуальные системы» им. В.А. Байкова ФГБОУ ВО Вятского государственного университета. Система продолжает тестироваться в более сложных режимах работы, с введением большого числа разнотипных исходных данных и на различных временных интервалах прогнозирования. Использование программной системы тренерским штабом или личными тренерами спортсменов поможет поднять эффективность тренировочной подготовки, оценить уровень показателей контрольных тестов для достижения необходимого соревновательного результата.

The development of information technologies and applied artificial intelligence makes it possible to improve the quality of human work in various spheres of life. The sphere of physical culture and sports is no exception. Modern computer systems and various machine learning methods are widely used for solving problems of statistical information processing, analysis, and planning of both training and competitive activities. The article analyzes the possibility of using various models of artificial neural networks for predicting sports events. The structure of a modular forecasting system is described, where each module is implemented on one of the known models. The main focus is on two models - based on a generalized regression neural network (GRNN) and based on a vector quantization neural network (LVQ). The features of the formation of training choices and principles of work are indicated. As an example, we consider the process of predicting the outcome of a Boxing match for the world champion title between Russian boxer Sergey Kovalev and Mexican boxer Saul Alvarez. The results of the experiments are presented in tabular form. The analysis of these results allows us to see the disadvantages of any of the models in predicting events in which, in addition to a monosyllabic answer (victory, defeat, draw), it is necessary to obtain a number of numerical values. To solve these problems, it is proposed to use cascading (pipelining) of system modules, each of which implements a particular neural network model. A generalized structure of a two-level cascade system is presented. The use of this modification can be considered successful, since even with a small expenditure on resources, this configuration showed the best forecasting results, predicting the victory of Alvarez with almost 100% "confidence". However, the article notes that if the models used in cascading are trained sequentially, this will lead to a significant increase in the time required to prepare the system for operation. The prototype of the system was implemented on the basis of the MATLAB package at the V. A. Baykov Intelligent systems research laboratory of the Vyatka state University. The system continues to be tested in more complex operating modes, with the introduction of a large number of different types of source data and at different time intervals of forecasting. The use of the software system by the coaching staff or personal trainers of athletes will help to increase the effectiveness of training, evaluate the level of indicators of control tests to achieve the necessary competitive result.