Título: Um Modelo de Redes Neurais Artificiais para Predição do Limite Mínimo de Gols em uma Partida de Futebol
Autores: Fernandes, Felipe Augusto Pereira; Wanner, Elizabeth Fialho; Martins, Flávio Vinícius Cruzeiro
Resumo: Futebol é considerado o esporte mais popular do mundo, por isto, pode despertar vários interesses, como por exemplo no mercado de apostas. Hoje no Brasil as casas físicas de apostas em esporte são proibidas, no entanto, não existem restrições para Internet. Há várias formas de apostar, e uma delas é sobre a quantidade de gols que terá uma determinada partida. Este trabalho irá apresentar um modelo de predição baseado em redes neurais artificiais de múltiplas camadas (multilayer perceptron) para prever se em uma determinada partida ocorrerá um certo número de gols. Alguns trabalhos da literatura relatam que um dos fatores críticos ao modelar um sistema de predição é definir os fatores que influenciam na decisão, ou seja, os parâmetros de entrada. Neste artigo será mostrado um novo modelo de entrada que tenta capturar as influências da dinâmica de uma partida de futebol. Os resultados obtidos foram satisfatórios, atingindo em média 57.85% de taxa de acerto, demonstrando ser uma boa ferramenta de apoio a decisão no mercado de apostas. Este trabalho também contribui para ampliar estudos que envolvem predições em partidas de futebol, pois não existem muitos trabalhos na literatura que abordam este tema e este trabalho demonstra que é possível adquirir bons resultados neste ramo.
Palavras-chave: Predição em partidas de Futebol; Classificação de Padrões; Redes Neurais Artificiais
Páginas: 6
Código DOI: 10.21528/CBIC2015-048
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