基于循环神经网络的奥运奖牌榜预测
摘要
在全球体育经济中，奥运奖牌榜备受瞩目。本文以2024年巴黎奥运会为研究对象，综合历史奖牌数据、奥运项目数量和类型等因素，用XGBoost填补缺失值，整理出奖牌数、主办国标识符等特征。随后采用Seq2Seq模型，并用模拟退火算法优化，使判定系数从0.763提升至0.896。最后，通过配对样本t检验发现，执教后球队奖牌数显著变化，证实了“伟大教练效应”，为各国奥委会的资源分配和战略规划提供支持。
引用本文（GB/T 7714）
芯禾 赵, 娜娜 赵, 齐兴 陈, 等. 基于循环神经网络的奥运奖牌榜预测[J]. Applied Statistics and Data Science, 2025.
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