Volume 1,Issue 3
Fall 2025
基于循环神经网络的奥运奖牌榜预测
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。
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