1. 研究目的

近年来，除计算机领域的专家外，越来越多体育领域的专家们纷纷将预测算法应用到体育赛事结果的预测当中，其中对篮球、排球、足球等其他团体比赛的预测算法的研究最为普遍。随着羽毛球比赛在全球日益盛行以及大数据技术的发展，比赛过程中产生的各类数据更加容易获取，然而在通过各类学术网站上搜索发现，国内外学者对羽毛球赛事预测的研究较少，存在着缺乏像其他一些球类比赛胜负预测的成熟模型和理论，以及完整的预测数据的收集体系等问题。因此，为丰富羽毛球赛事预测的研究和探索，本研究针对羽毛球赛事胜负的预测，探索建立支持向量机模型，通过收集相关的比赛数据，用于预测羽毛球比赛的胜负。其研究的成果可以为羽毛球运动员的训练、选材及备战策略提供建议与数据支撑。同时，也为推动更多的从事此项赛事预测的研究提供参考和思路。

2. 研究方法

    本文主要采用文献资料法和数理统计法，对2017年至2022年举办的世界羽毛球锦标赛、汤姆斯杯（世界羽毛球男子团体锦标赛）、尤伯杯（世界羽毛球女子团体锦标赛）以及苏迪曼杯（世界羽毛球混合团体锦标赛）的所有比赛，在排除交战双方出现无世界排名、赛前弃权、比赛中因各种原因退赛后总共筛选出2089场完整比赛作为研究对象，构建基于支持向量机的羽毛球比赛胜负预测模型，探讨构建模型是否可行。

3. 研究结果

 （1）通过构建支持向量机模型，发现支持向量机模型在预测羽毛球比赛胜负上具有可行性，具有较高的准确率，达到70%。

（2）采用交叉验证法对模型进行验证，在三折验证法下模型在验证集中的平均验证准确率为0.776076；在五折验算法下模型在验证集中的平均验证准确率0.774163；在七折验算法下模型在验证集中的平均验证准确率0.773683。从验证的结果来看，模型预测的准确率也较为稳定。

4. 研究结论

通过构建支持向量机模型预测羽毛球比赛胜负能够得到较为满意的准确率。同时，经过各项统计指标的验证均有出色的表现。因此，本研究结果充分证明支持向量机在羽毛球比赛预测上具有可行性和较高的准确性。