基于对足球队团队策略的研究

朱珍珍 孙启航 张良

摘 要：网络科学是应用物理学和数学中最活跃的领域之一，被广泛应用于团队合作分析，尤其是运动队合作分析。针对本问题应构建传球网络，确定团队合作的关键绩效指标，并为该队提出一些有效的策略。构建传递网络，首先要数据处理，可视化时空数据可更好地分析，通过数据发现最频繁的事件几乎构成了一场足球赛中所有事件的80%。将网络中的链路标准定义为当节点是参与者时传递的频率。球员之间传球越多，链接的重量就越大。因从海量数据中难以选择有价值的指标，本文采用PCA进行数据简约。经处理后，数据中10个变量减为3个，保留了81.53%的原始信息，确定三个主成分作为绩效指标，考虑了其实际意义，发现其代表团队合作中的协调性、积极性和纪律性。为了反映团队工作的结构性、组态性和动态性，构造了BPNN来预测性能指标的好处。

关键词：网络科学;PCA;BPNN

1 团队协作策略的模型

时空传递模型的建立：

在数据中，足球比赛是由一系列事件描述的，比如决斗、犯规等。每个事件都由一个时间戳组成。传球是最常见的比赛项目，几乎占了足球比赛中所有项目的80%。假设坐标的原点是足球场的左下角，将足球场分成100个部分。一个简单的通过軌迹网络基于时空数据可以绘制如下图。

构建网络的第一步是生成邻接矩阵节点，它表示一个节点和一个邻接节点之间的连接。在为网络分析生成邻接矩阵之前，必须定义连接的特征标准[1]。本研究的连接准则是每个球员是一个节点，每个传球构成球员之间的连接。每个进攻单位必须产生一个邻接矩阵来识别球队的进攻特性。攻击单位开始的时候，一个团队球员为球队恢复控球权，并成功地传给接球和控球的队友。每个进攻单位都会记录下邻接矩阵中队友之间的传球情况。我们用传递网络来表示一个球队在比赛中的行为，在球员通过网络的节点是球员和边代表球员之间的位移。在这种类型的网络中，不同的游戏和团队之间的节点数是固定的，而边的密度和网络结构决定了一个团队在游戏过程中的传球策略。

2 基于PCA和BPNN的团队绩效评价模型

2.1 基于PCA的绩效指标选择

为了反映团队合作是否成功，可选择许多因素，如比赛类型的多样性、球员之间的协调性等。从数据可以看出，因素太多，应选有价值的因素作为绩效指标。PCA已被证明可有效地降低数据维数，且保留原始数据的大部分信息。对数据集的信息进行分析，选取每场比赛中发生的事件（决斗、犯规、任意球、传球、守门员离线、越位、其他人持球、扑救、射门、换人）作为10个因素，通过SPSS软件进行计算，通过分析，将10个因子减到3个，保留了原始数据81.53%的信息。也可用方程（1）表示：

从方程可以看出，主成分对足球运动的影响很大，考虑到足球运动的真正意义，把影响足球运动的三个主成分代表团队合作中的协调性、积极性和纪律性。

2.2 基于BPNN的团队预测模型

在本研究中，我们将比赛结果作为判断团队合作是否有效的标准。然后基于BPNN建立结构化、构型化和动态化的网络模型。根据以上定义的指标，每场比赛中的变量是BPNN的输入变量，比赛的结果是输出响应。为了评估模型的准确性，采用了公式（2）进行计算：

在BPNN中，隐层设置为12个，训练数据为30个，测试数据为8个。假设1为“赢”，-1为“败”，0为“平”，用MATLAB软件进行仿真。

结果表明，所建立的模型具有较高的精度。基于BPNN的团队合作模型在该足球队的应用中具有可靠性和实用性。

参考文献：

[1]Takit.，&Hasegawa，J.I.（2000年6月）.团队游戏优势区域可视化及其在团队分析中的应用.计算机图形学志，2000：227-235.

[2]Shin，R.r.（2010）.PCA花生脂肪酸组成的化学计量学研究食物化学，119（3）：1262-1270.

作者简介：朱珍珍（1998-），女，河南驻马店人，现于山东科技大学攻读学士学位，目前主要从事于信息管理与信息系统相关的专业研究。