奥运会奖牌预测国内.外研究动态及发展趋势

文章编号：１００２—９８２６（２００９）０６－０００３－０５中国体育科技

２００９年（第４５卷）第６期

ＣＨＩＮＡＳＩ】ＣＩＲＴＳＣＩＥＮＣＥＡＮＤＴＥＣＨＮ０１０ＧＹＶｏＬ４５，Ｎｏ．６，３－７，２００９．

奥运会奖牌预测国内、外研究动态及发展趋势

ＭｏｖｅｍｅｎｔＲｅｓｅａｒｃｈａｎｄＤｅｖｅｌｏｐｉｎｇＯｌｙｍｐｉｃＭｅｄａｌＰｒｅｄｉｃｔｉｏｎａｔＨｏｍｅ

王国凡１，唐学峰２

ＷＡＮＧＧｕｏ—ｆａｎｌ，ＴＡＮＧ

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摘要：分析了国内、外相关奥运会奖牌预测研究报道，主要对夏季奥运会奖牌预测进行归纳分析。从方法学的角度，将奥运会奖牌预测研究的模型划分为三类，分别对时间序列预测模型、经验模型及智能化预测模型的国内、外研究动态进行了分析。重点分析了目前奥运会奖牌预测研究所运用的计量经济学模型研究方法及成果。在此基础上，进一步分析了目前相关研究优点和存在的不足，并对当前研究动态和发展趋势进行了分析，指出非线性综合模

型、基于交叉性影响因素的预测研究和智能化算法是今后一段时期奥运奖牌预测研究发展

的趋势。

关键词：奥运会；奖牌；预测；研究动态；趋势

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文献标识码：Ａ

中图分类号：Ｇ８儿．８

１引言

奥林匹克通过公开的竞技、公正的裁判，使运动员公平地获得应得的光荣。每一项竞技都汇聚了全世界最优秀的运动员，所以，它的竞技名次就是人类体能与竞技力的一次记录，每一块奖牌因此都是运动员征服自己的证明，也是一个民族、一个国家意志力的某种表现，人们通过运动场上升起的国旗、奏响的国歌，来认识一个国家、一个民族的精神气质。自诞生之日起，历届奥运会奖牌就作为艺术品被世人珍藏，凝结着奥林匹克精神与各民族风情特色。因此，对奥运会奖牌的预测也吸引了各界学者。

近年来，此项研究不断升温，并在短时期内就有不同的学科领域提出了多种预测模型方法，其理论方法和预测模型在迅速地发展和完善。在国外迅速发展的背景下，国内的少数学者近两年来也极为关注预测方法的进展，并进行了尝试性实践［３，４，１３，２９］。在此背景下，本文拟对奥运会奖牌数预测的国内外研究成果、方法评价和进展做一综述。

社会学与经济学角度预测分析了影响国家获奥运会的奖牌数。较早关于这方面的研究成果有Ｂａｌｌ（１９７２）［ｚ“、

ＧｒｉｍｅｓＡＲ等人（１９７４）［１７］和ＬｅｖｉｎｅＮ（１９７４）［１５］。一个有

趣的现象是，近３０年后关于这方面的理论研究才重新被人们所关注。Ｓｈｕｇｈａｒｔ等人（１９９３）［柏］首次重新利用过渡型经济方法预测分析了世界各国在奥运会上取得的成绩。Ｊｏｈｎｓｏｎ和Ａｌｉ（２０００）［２０３与Ｂｅｍａｒｄ和ＢＬｌｓｓｅ（２０００）［１２］重新将人们的目光聚集到该研究上，人们才开始对奥运会进行专门的、系统的奖牌预测研究。

收稿日期：２００９－０９—０２｝修订日期：２００９—１０－１３

基金项目：安徽省哲学社会科学规划项目（ＡＨＳＫ０７一０８Ｄ１０２），国家

体育总局体育文化发展中心项目（０８ＴＹｗＨｌ４６）。

作者简介：王国凡（１９６４一），男，安徽肥西人，副教授，硕士研究生导

师，主要研究方向为民族传统体育，运动医学，Ｅ－ｍａｉｌ：ａｈｓｄｗｇｆ＠１６３．ｃｏｒｎ。

作者单位：１．安徽师范大学体育学院，安徽芜湖２４１０００；２．中国

科学技术大学近代物理系，安徽合肥２３００２６

１．ＳｃｈｏｏｌｏｆＰｈｙｓｉｃａｌ，ＡｎｈｕｉＮｏｒｍａｌ

Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ．Ｗｕｈｕ

Ｓｃｉ—

２主要模型分析

第二次世界大战结束后，一些社会学家和经济学家从

２４１０００，Ｃｈｉｈａ；２．Ｓｃｈｏｏｌ

ｅｎｃｅ

ｏｆＰｈｙｓｉｃｓ，Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆ

ａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙｏｆＣｈｉｎａ，Ｈｅｒｅｉ

２３００２６。ＣＩｌｉ舰

３

万方数据　

中国体育科技２００９（第４５卷）第６期

根据国内、外现有奥运奖牌预测研究的方法，笔者将其大体上归纳为三类模型。２．１基于时间序列预测模型２．１．１简介

时间序列模型是描述时间序列统计特性的一种常用方法，它是参数化模型处理动态随机数据的一种实用方法。通过对实测数据序列的统计处理，将它拟合成一个参数模型，再利用这个模型来分析研究实测数据序列内在的各种统计特性，从而可以按照它的统计规律，利用现在和过去的观测值预测其未来值［川。

时间序列预测方法的基本思想是：在预测一个现象的未来变化时，用该现象的过去行为预测未来，即通过时间序列的历史数据揭示现象随时间变化的规律，将这种规律延伸到未来，从而对该现象的未来做出预测。利用时间序列方法对奥运会奖牌预测的主要模型有确定型时间序列模型方法‘１８］、趋势直线外推法‘２＆驯、马尔科夫法‘１４］、灰色预测［１６，３９。。

此外，江克平用统计回归方法［１引，刘万民、吴瑕基于概率模型［４１］对奖牌数预测也是以历届奖牌数为基础，他们的方法也类似于时间序列预测法。２．１．２特点

时间序列分析预测法突出了时间因素在预测中的作用，同时，暂不考虑外界具体因素的影响。“时问序列”在时间序列分析预测法中处于核心位置，没有时间序列，就没有这一方法的存在。运用时间序列分析进行定量预测，实际ｔ将所有的影响因素归结到时间这一因素上，只承认所有影响因索的综合作用，并在未来对预测对象仍然起作用，且未去分析探讨预测对象和影响因素之问的因果关系。因此，为了求得能反映奖牌数未来发展变化的精确预测值，在运用时间序列分析法进行预测时，必须将量的分析方法和质的分析方法结合起来，从质的方面充分研究各种因素与奖牌数的关系，在充分分析研究影响奖牌数变化的各种因素的基础上确定预测值。２．１．３现有研究实践

吴殿廷、吴颖［１６１利用ＧＭ（１，１）模型（量）与东道主效应（质）相结合，预测出２００８年北京奥运会中、美两国可能会获得的金牌数，取得ｒ很好的预测结果。２．２经验模型

Ｚ．２．１

简介

不分析实际过程，而是根据实际得到的与过程有关的数据进行数理统计分析，按误差最小原则，归纳出该过程各参数和变量之间的数学关系式，用这种方法得到的数学表达式称为经验模型。

近年来，运用计量经济学原理来研究体育问ｔ区ｒ３．４．１ａ，剀，其独特优势已被人们所关注。在奥运会成绩预测中建立的经验模型主要以计黾经济学模型方法为主。计量经济学模型在体育发展等问题分析中被迅速广泛应用，已经成为一种主流的实证研究方法，而且，研究对象也遍及体育各个领域。此外，也有学者依据其他理论提出经验模型［１１。

４

万　

方数据２。２。２特点

基于计量经济学建立的经验模型总体设定的实际过程主要包括３个部分：一是，围绕被解释变量，界定影响因素集，并进行有效分解，得到显著恒常因素集、显著偶然因素集与非显著因素集，将显著恒常因素作为解释变量，二是，确定被解释变量和解释变量的函数形式在该函数形式下的关系参数；三是，确定随机扰动项的概率分布特性和相应的概率分布参数。最终得到待估总体模型［ｚ］。因此，影响因素集是建立模型的关键。

在对奥运会比赛成绩预测建立的经验模型中，其主要影响因素有：人口数虽、人均ＧＤＰ、主场优势汹矗３’弼、政治体系、体育文化阻］以及国家对体育的政策等，对国家在奥运会竞赛中取得的成绩有重要影响。２．２．３现有研究实践

Ｂｅｒｎａｒｄ与ｌｈｌｓｓｅ（２０００）［１幻将人口数和经济资源（以ＧＩ）Ｐ为依据）作为生产要素，利用柯布一道格拉斯生产函数对奖牌数分布进行了研究，他们设想人口数与经济资源服从边际收益递减原理，即假定经济资源不变，随着有体育天赋运动员数量的增加，不得不减少人均投入费用，从而不能提供使一些运动员发挥最大潜能所必要的良好训练环境资源。因此，这将导致人口对奥运会奖牌数的影响——随着人口规模的增大而递减。相反，假定人口数不变。随着有实力运动员数日的减少，拥有体育天赋运动员数量也将减少，即便有更多的经济资源投入，平常的运动员也不可能获得奥运会奖牌。他们将国家获得奖牌数与当届总奖牌数的比例作为因变量，同时添加主场优势、社会制度、国家经济体系（计划经济和Ｉ｝『场经济）为虚拟变量引入上届奥运会奖牌数为解释变量建立模型。运用该模型在对悉尼奥运会奖牌预测中，取得了很好的效果。

Ｊｏｈｓｏｎ和触（２０００）［列提出瞬种相结合的模型：首

先，基于人均ＧＤＰ、人口数、主场优势、是否与主办国相连的虚拟变茸、政治体系以及历史背景是否为殖民地的虚拟变量这螳影响肉素，建立ｒ世界各圃参加奥运会运动员总数目与女性运动员数目的参与模型；其次，利用类似参与模型的方法，建寺各个运动员获得奖牌的几率。由此，他们计算出由主场优势和社会主义国家分别带来的额外奖牌数与金牌数。Ｋｕｐｅｒ和Ｓｔｅｒｋｅｎ（２００１）［１９］以此为基础，同样提出奥运会参与和成绩预测两种相结合的经验模型。他们以经济学、地理学与人几统计学为依据，分析了影响参与奥运会运动员数目和取得成绩的因素，提出的经验模型将定量变量以及虚拟变量均采用指数方式的基础上建立，计算出人均收入、人口数、主场优势以及国家拥有的固定生产要素等因素，对奥运会参加运动员数和成绩的贡献率。他们研究发现，人均收入对国家在奥运会参加运动员数以及取得成绩方面有着重要的作用；社会主义国家不但能够派遣出更多的运动员参加比赛，而且，能够获得更多的奖牌数；主场优势的影响程度变得越来越小。此外，将与奥运会主办国的距离为变量，得出距离越近，国家参与奥运会的运动员人数将有所增加；将体育文化的影响程度利用国家的传统法律为定量变量依据，分别以社会主义国

家、斯堪的纳维亚、法国、德国、美国、俄罗斯的法律体系为虚拟变量，得出法国的法律体系对奥运会比赛成绩存有负面影响；将妇女劳动力在总劳动力中的比例作为变量，提出妇女解放对国家参与奥运有促进的影响；将人均电视数量作为变量，得出媒体的关注对奥运参与也有积极影响。由此而计算出社会主义国家、斯堪的纳维亚、法国、德国、美国、俄罗斯分别在金、银、铜牌的竞争实力关系式。

Ｊｏｈｎｓｏｎ和Ａ１ｉ（２００４）［５］进一步从经济学与政治体系角度分析了影响国家分别在夏、冬季奥运会的参与运动员数和成绩。通过引用一国人均收入（以人均ＧＤＰ为依据）、人口数、政治体系（是否为一党专政君主政体，是否为社会主义国家或是资本主义国家）、地理位置与气候以及是否为主办国等社会、经济学方面因素作为变量建立经验模型。其研究发现，人均收入高、人口众多、政治结构集中、气候寒冷以及对主办国及其与主办国相邻的国家有优势获得更多的奥运奖牌。基于经济学方法与这些变量，他们甚至计算出一个国家要派出一名运动员参加奥运会及每赢得一枚奥运奖牌需要的“投资费用”。

Ｘｕｎ

Ｂｉａｎ（２００５）［３７］分别利用线性函数和柯布一道格拉

斯生产函数，将奖牌数作为因变量，选取人ｕ数、经济资源（以人均ＧＤＰ为依据）、社会制度以及主场优势为解释变量，分析这峰因素对国家在奥运会中获得奖牌数的影响程度。研究发现，人口数、经济资源、主场优势以及社会制度对在奥运会中成绩的取得都有着积极的影响，即这些因素与奖牌数成正相关关系。这与前人的研究结果是相一致的。

Ｍａｔｒｏｓ和Ｎａｍｏｒｏ（２００４）［１１为解释不同国家拥有大约相同的人ｕ数和人均ＧＤＰ，为何却在奥运会比赛成绩中存在较大的差距，运用对策论建立预测模型，并在前人提出的经济学、人Ｉ：１统计学、政治体系、主场优势、体育文化等影响因素基础｜＝，又添加了两个影响因素：第一个可概化为运动员自身因素，即运动员为成为优秀运动员面对的机会成本；第二个涉及到国家对体育投入资源的策略。第一个影响因素以人口出生率、运动员初婚年龄、移民政策问题作为定量依据；第二个影响因素以国家在不同体育项目投入资源作为定量依据建立模型。研究发现，人口出生率、运动员初婚年龄、移民政策问题对国家的比赛成绩都呈正相关关系。

Ｓｈ－ｎｏｎ

ＧｅｏｆｆｒｅｙＭａｒｔｉ９３幻等人指出，仅靠优秀的运动员

不能最大限度地获得奖牌数，精英体育制度对比赛成绩起着相当重要的作用。他们利用Ｂｅｍａｒｄ和Ｂｕｓｓｅ的预测模型，将一国有精英体育制度作为虚拟变量，添加到模型中以判断精英体育制度对奥运会比赛成绩的影响程度。研究发现，精英体育制度不仅对获得奖牌总数有激励作用，而且，对金、银、铜牌数也起着积极的影响。但精英体育制度对金牌数的影响程度小。他们指出，金牌靠的是运动员的运动能力，而运动员的运动能力是很难以精英体育制度以改变它在金牌榜上的排名。这一结果与Ｈｏｆｆｍａｎ（２００２）［１们等人的研究结果有着很多相似之处。

万　

方数据王国凡，等：奥运会奖牌预测国内、外研究动态及发展趋势

ＯｙｅｂａｎｋｅＯｙｅｙｉｎｋａ（２００７）［ｚ３］在前人研究的基础上，结

合分析影响奥运会运动员参加人数和取得成绩的多种因素，建立多元线性回归方程。研究发现，影响国家奥运会运动员参加人数和取得成绩的主要因素是经济、政治、宗教。

２．３基于智能化预测模型２．３．１简介

智能算法也有人称之为“软计算”，是人们受自然（生物界）规律的启迪，根据其原理，模仿求解问题的算法。从自然界得到启迪，模仿其结构进行发明创造，这就是仿生学。这是人类向自然界学习的一个方面。另一方面，我们还可以利用仿生原理进行设计（包括设计算法），这就是智能计算的思想。这方面的内容很多，如人工神经网络技术、遗传算法、模拟退火算法、模拟退火技术和群集智能技术等［蜘。本文分析神经网络在奥运会奖牌中的预测应用。

人工神经网络（ＡｒｔｉｆｉｃｉａｌＮｅｕｔｒａｌＮｅｔｗｏｒｋｓ，ＡＮＮ）是在对人脑组织结构和运行机制的认识理解基础之上模拟其结构和智能行为的一种工程系统［６］。由于其具有高速信息处理的能力，被广泛应用于体育问题的分析研究［Ｔｔ２１，２２ｔ２，５，８１］。２．３．２特点

人工神经网络在实验数据中，通过学习获取数学模型方面尤具独特的优越性。它无需预先给定公式的形式，而是以实验数据为基础，经过有限次数的迭代计算，获得一个反映实验数据内在规律的数学模型。

人工神经网络中神经元个数众多以及整个网络存储

信息容量的巨大，使得它具有很强的不确定性信息处理能力，即使输入信息不完全、不准确或模糊不清，神经网络仍然能够联想思维存在于记忆中事物的完整图像。只要输入的模式接近于训练样本，系统就能给出正确的推理结论。

人工神经网络是一种非线性的处理单元。只有当神经元对所有的输入信号的综合处理结果超过某一门限值后才输出一个信号。因此，神经网络是一种具有高度非线性的超大规模连续时问动力学系统。它克服了传统的以线性处理为基础的预测模型的局限。［６’９］２．３．３现有研究实践

Ｃｏｎｄｏｎ（１９９９）［２５］等人分别建立多元线性回归方程和人工神经网络模型，预测世界各国在奥运会比赛的成绩积分。他们假设各项体育项目的第１名赋分为５分，第２名为３分，第３名为２分，第４～８名为１分，最后统计出各国总分。提出以各国总积分为多元线性回归模型的因变量和作为神经网络的输出量，利用１７个解释变量建立多元线性回归模型和作为神经网络的训练样本（这１７个变量分别是：领海与领地面积、人口数、当前人口增长率、人口出生率、死亡率、婴儿死亡率、平均寿命、可用飞机场数费用）。研究发现，神经网络预测精度要高于多元线性回５

量、铁路长度、高速公路长度、国民生产总值、人均ＧＤＰ、电容量、进口货物价值、出口货物价值、总发电量、人均用电归模型。

得以攀升。精英体育制度可以增加一国奖牌数量，但是难

中国体育科技２００９（第４５卷）第６期

３对现有模型的评价３．１优点

３．１．１基于时闻序列预测法可操作性强

时间序列预测法与其他模型相比，其优势为：该模型资料获取容易，方法简单，易于计算，而且对原始数据的分布和个数无严格要求，因而适应性强，应用范围广，甚至可以计算出国家在奥运会某些大项目比赛中可能获得的金、银、铜牌及总奖牌数目［８泓’３引。

３．１．２基于计量经济学预测法角度全面、新颖

计量经济学预测模型的建立与以往相关研究最大的区另Ⅱ在于，奖牌预测是以经济学理论为主，结合社会学、地理学等综合分析奥运会比赛成绩的影响因素，以此为依据建立经验模型进行预测。基于计量经济学建立的经验模型最主要优点是能够反映各个因素的影响程度大小。

计量经济学模型还有政策评价的功能，能够评价各种拟实行的政策效果：实行某项体育政策与不实行该政策的相对比较；不同体育政策力度的相对比较。另外，由于国家对体育政策不能实验，一直是决策者面临的难题，决策失误在所难免，而计量经济学具备独特的“经济政策实验室”功能，可以解决这一难题。

３．１－３

基于智能化预测法内涵丰富

智能化奖牌预测方法的优势在于：首先，它具有处理非线性问题的能力；其次，它能够帮助预测人员克服自身无法完全掌握各种预测方法的不足；另外，这种方法具有判断各种方法对特定预测对象的适用性，并具备合理组织各种方法的能力。３．２不足之处

３．２．１

时问序列预测法局限性

此类模型是通过研究奖牌数过去的变化规律来推断或预测其未来值，只利用了奖牌数本身的历史数据，没有考虑其他任何影响粥素（如体育政策影响等），而奥运会比赛成绩是和很多因素有关的，所以，当外界因素发生急剧变化时，预测结果与实际结果闻就会存在明显的偏差。此外，模型参数的求解过程是离线的，并且在预测的过程中模型的参数是固定的，不能移植，这不能很好地适应不确定性强的奥运会成绩预测要求，如基于时间序列法在对北京奥运会中闻奖牌数的预测结果中，预测值与真实值存在较大差距［１２’１５Ｊ７．ｚ７］。因此，在对世界大多数国家比赛成绩的预测中这类模型是不适合的。

３．２．２

经验模型应用的难点

经验模型在实际应用中存在的难点较多：１）数据获取的准确性。数据采集通常采用自上而下和自下而Ｅ两种途径。所谓自上面下法，就是根据全国性或世界性统计资料查取世界各国关于涉及经济学等定量变量的数据。自下丽上法就是数据资料的获得市通过查淘统计资料、发放调查问卷等直接获得数据，这些资料的获取本身不可避免地存在着误差与错误；此外，国家或私人对体育的投入资源难以完整准确获取，尤其是对那些处于战乱、政局不稳定的国家。２）影响因素难以定量化，或者不能完全定鼍分析，如体育文化的影响等。此外，在实际数据采集过程中，

６

万　

方数据部分影响因素的选取忽视了差异，如在人口数中，儿童、老年人、残疾人等虽无法参与比赛，但往往都计入其中等。３）计算结果不可避免地产生误差。

３．２．３

神经网络的缺陷

由于神经网络的“黑箱”式学习模式，所以，通过神经网络不能获得容易被人接受的输入／输出关系。在理论上存在缺陷；隐层神经元的数量需要由经验进行确定，没有统一的方法。隐层节点过多，会造成网络结构庞大，计算时间长，降低网络的推广能力；而隐层节点数过少，则难以保证所解决问题的精度要求。神经网络模型大多使用固定的转移函数，训练过程只能通过调整神经元的权值进行数据处理，即只有神经元外部的处理能力。这种不足导致这类网络存在着局部极小，收敛速度慢，推广能力差等问题。

４研究动态与趋势４．１非线性综合模型

通过上述预测模型的比较和分析，可以看出任何一个模型都具有其优点和不足。非线性综合模型的思路是将各类模型组合起来“扬长避短”，这样会得到更加理想的结果。另外，奥运会比赛成绩本质上是运动员、运动项目、国家综合作用的一个复杂系统，系统内部本身存在着非线性的相互作用，而且，系统的内部过程具有不可逆性，而非线性综合模型的运用对于这类问题的解决是非常有效的。所以，基于非线性系统理论的综合模型用于奥运会比赛成绩预测将会有很广阔的应用前景。４．２基于交叉性影响因素的预测研究

基于经济伞球化现状，国家在世界范围内只能算是一个地区；其次，由于世界大型体育竞技比赛频繁，使得现代各国竞技体育的发展与伞球发展状况息息相关。对各国竞技体育成绩的预测，必须考虑各国之间相瓦影响及世界竞技体育总体发展。因此，交叉性的奥运成绩预测将是未来的研究趋势。

要做好交叉性的奥运成绩预测工作，需要同时建立一套预测效果的计算和评价方法。这套计算和评价方法的关键点是各种时间序列预测方法之间、各种经验模型之间以及主观预测方法之间的组合预测如何建立以及如何进行效果评价。４．３智能化算法

随着信息科学和计算机应用技术的发展，特别是近年来计算机软件应用技术的飞速发展，使得奖牌预测将逐步从传统预测转变为现代智能化预测。

现代智能化预测的含义是指一个已经初步形成的概念，即目前的奖牌预测中已经具有了一些现代智能化预测的特征，更是一种代表未来发展方向的概念。

现代智能化预测具有以下３个主要的特征：１）动态化特征。动态化是现代体育的重要特征，它表现为体育产业、体育文化、经济形势等变化越来越迅速，在这种条件下，奥运奖牌预测也不得不表现出动态化特征。２）非线性特征。现实世界从本质上讲是非线性的，它只是在一定的

时间和领域内接近于线性。在预测精度要求不太高的条件下，用线性方法去描述世界是可行的。但是，一方面，决策对预测精度的要求越来越高；另一方面，影响奖牌的变量也越来越多，影响方式也越来越复杂，对奥运奖牌的预测逐渐表现为非线性特征。３）灰色预测特征。从信息的角度来看，信息完全的状态是白色状态，完全没有信息的状态是黑色状态，介乎于两者之间的状态就是灰色状态。对于奥运奖牌预测来说，由于大量影响体育发展的因素是不确定的，虽然人们要求奖牌预测应该处于白色状态下，但预测模型实际上经常处于灰色状态，需要不断补充新的信息。

由于现有方法及其线性组合思路所具有的内在缺点，从而要求人们必须寻找新思路，而智能化预测将能够弥补这些缺陷。近年来，工程学科中的智能化浪潮一浪高过一浪，其中，以遗传算法、模糊逻辑、神经网络和模糊神经网络为代表的计算智能科学理论在工程学科的应用中独树一帜。将其运用于奥运奖牌预测，将会对该研究领域做出创新性的贡献。５结语

本文对目前应用于奥运会奖牌预测领域的各种方法进行了总结、分析和评价，可以看出，最初的分析方法是一种主观（定性）的研究，随后引入经济学、社会学等理论相结合的定量模型；随着计算机的应用，引入智能化算法进行计算等，都是对预测方法进行不断地修正、完善。奥运会成绩预测是一种不断发展的方法，它追求的不是某一次或对个别国家预测的效果有多好，而是追求能够在研究和总结中提高预测能力的同时完善预测方法。当然，人们常说运动竞赛的最大魅力就在于其结果的不可知性。奥运会成绩的预测方法可以不断完善，精度可以不断提高，但永远不要指埋预测结果与真实完全相同。因为，那样的预测本身就不存在。

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７

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４结语

我国经济的快速增长和体育信息需求的日益高涨是当前电视体育新闻报道的宏大背景，而我国体育的职业化进程和国际化延伸为媒体提供了空间和余地。在我国进入ＷＴＯ的背景下，在电视频道专业化的基础上，在外在要求和内在努力下，电视体育新闻报道出现了新变化。当然，电视新闻传播也面临着空前的全方位的挑战，如国内电视受众群体的多元化、需求的多样化以及其他方式媒体传播的影响、电视体育新闻的成本控制、从业人员的专业素质问题等，需要电视体育新闻从业者进行理念创新和制度创新，需要对受众心理、市场因素、体育文化、电视特色、新闻规律进行通盘认识和有机结合。只有为受众进行更广泛有效的信息服务，我国电视体育新闻报道才能体现特色、实现价值、找到出路。

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万方数据　

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作者：作者单位：刊名：英文刊名：年，卷(期)：被引用次数：

王国凡， 唐学峰， WANG Guo-fan， TANG Xue-feng

王国凡,WANG Guo-fan(安徽师范大学,体育学院,安徽,芜湖,241000)， 唐学峰,TANG Xue-feng(中国科学技术大学,近代物理系,安徽,合肥,230026)中国体育科技

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