Automated prediction of results of tennis matches

Abstract

V předložené práci studujeme předpovídání tenisových výsledků mužů za pomoci vícevrtevnaté neuronové sítě. Navrhujeme různé druhy vstupních a výstupních parametrů a taky existují techniky jejich předzpracování pro neuronové síť. Konkrétně filtrování šumu a analýzu podstatných komponent(PCA). Taky se pokoušíme přizpůsobít původně šachový rating pro potreby tenisu. V experimentální části se pokoušíme o nalezení vhodného modelu předpovídání a studujeme vliv předzpracování na jeho účinnost. Za tímto účelme jsme také vyvinuli software který ulehčuje samotné testování a následnou predikci.

In the present work we study predicting results of men's tennis matches using a multilayer perceptron. We propose a variety of input and output parameters andc also existing techniques for their preprocessing for the neural network. Speci cally, noise ltering and principal component analysis (PCA). We also try to adjust the former chess rating to the need of tennis. In the experimental part we try to nd an optimal model for the prediction and study the in fluence of the preprocessing on the model's efficiency. For this purpose we have developed a software that facilitates testing and consequent prediction.