[Updated on Apr. 18] Integration of CiNii Articles into CiNii Research

08測-12-ポ-01 ディープラーニングによるサッカーの連続する攻撃プレーの予測

DOI

Abstract

<p> サッカーにおける連続する攻撃プレーを予測するために、攻撃プレー系列に依存して順次攻撃プレーを予測するモデルを構築することが必要である。本研究の目的は、LSTM(Long Short-Term Memory)を用いたリカレントニューラルネットワークを適用して、サッカーのシュートまでの連続する攻撃プレーを予測するモデルを構築することであった。サッカーゲームのトラッキングデータとボールイベントデータを使用した。標本はJリーグ2016の2試合での6443プレー(学習用80%、検証用20%)であった。予測モデルは、LSTM、ロジスティック回帰(LR)、サポートベクターマシーン(SVM)を適用した。予測モデルの精度は、LR(24.3%)、SVM(23.5%)、LSTM(44.1%)であった。LSTMモデルが予測する連続プレーにおけるシュート出現確率を予測した。最大シュート出現確率(10.9%)のシュートまでの攻撃プレー系列は、直接FK→トラップ→中央ゾーンへのスルーパスの順であった。サッカーゲームデータから連続する攻撃プレーを予測するためのLSTMを用いたモデルは、従来の統計手法と比較して妥当である。</p>

Journal

Details

  • CRID
    1390283659831906048
  • NII Article ID
    130007770317
  • DOI
    10.20693/jspehss.70.226_3
  • ISSN
    24241946
  • Text Lang
    ja
  • Data Source
    • JaLC
    • CiNii Articles
  • Abstract License Flag
    Disallowed

Report a problem

Back to top