基于动态贝叶斯网络与泊松分布,结合主客场、伤病、天气等200+特征,输出高精度概率。
计算机视觉 + 事件数据,构建球员能力雷达图,挖掘潜力新星与转会性价比。
无监督聚类识别阵型与攻防模式,自动生成对手弱点报告,辅助教练组决策。
对接官方数据API,毫秒级处理赛事事件,支持自定义预警与可视化大屏。
Transformer 时序模型 · 亿级参数
我们自主研发的 FootGraphNet 融合了图神经网络与时间卷积,从比赛序列中提取隐藏模式。利用过去10个赛季超过500万条事件记录,训练出具备高泛化能力的预测引擎。
“模型在2024赛季准确率达到91.2%,远超传统Elo系统。” —— 内部测试报告
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