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而第二篇論文國立臺灣體育運動大學 休閒運動管理研究所 張哲維所指導 周禹丞的 建構運動彩券之預測模型 （2021），提出因為有 運動彩券、馬可夫鏈、預測、賠率的重點而找出了 運彩盤口分析的解答。

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運用卷積神經網路模型預測 NBA 籃球競賽勝負之研究

為了解決運彩盤口分析的問題，作者范諄佑 這樣論述：

隨著大數據時代的來臨，運動彩券、NBA 官網提供多樣籃球數據資料，資料數目成指數倍速成長，因而人工智慧中的機器學習演算法成了預測賽事的利器，許多決策者試著以公開數據，客觀的科學方式來降低不確定性以提升預測的品質，期望更精確的掌握投資效益。基於上述緣由，故本研究擬採用深度類神經網路學習方法建置預測模型。本研究利用卷積神經網路(CNN)建構出主隊勝負預測模式，運用 NBA 官方(www.nba.com)公開 API 之資料集計算各隊賽前的場均數據及「玩運彩」(www.playsport.cc)賽前盤口變數「讓分」及「大小分」建立 630 組模型，有無使用池化層中各挑選出一組最佳正確率模型，分別為

使用池化層批次正規化及未使用池化層丟棄法之模型，並以 Optuna 軟體框架進行自動化調整超參數，得出最佳預測力的模型為批次正規化之模型，其預測主隊勝負的正確率為 69.4%。而本研究使用混淆矩陣評估 NBA-Net 模型，精確率對於投注運動彩券具有參考價值。

建構運動彩券之預測模型

為了解決運彩盤口分析的問題，作者周禹丞 這樣論述：

運動彩券為全球帶來了很高的產值，在臺灣隨處可見運動彩券投注站，隨著互聯網時代的來臨，在歐洲更有許多的博彩公司使用線上投注，各種玩法五花八門。本文為了解運動彩券比賽的賠率預測，建構三階段預測模型提供參與者以及運動彩券分析師等相關職業一個預測的模型。首先，從英格蘭超級足球聯賽及英格蘭足球聯賽盃之官網，蒐集曼徹斯特城足球俱樂部與曼徹斯特聯足球俱樂部之2018-2021賽季歷史對戰比賽結果進行分析，利用馬可夫鏈(Markon Chain)作為研究方法，建立轉移機率矩陣、求算預測誤差、及建立賠率模型。研究結果發現，誤差預測:平均為勝率7%、和率3%、及敗率4%，然後將此誤差建立臺灣運動彩券及外國運動彩

券不同莊家抽水比例的賠率範圍。本文所建構三階段預測模型，未有其他指標介入下，其誤差值均都在8%以下，也有零誤差的預測，未來可搭配基礎數據與進階指標進行預測，以提升精準度。

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