本作品荣获2020年美国大学生数学建模竞赛D题F奖。我们团队通过严谨的数学模型和创新算法，深入分析了题目中的复杂问题，并提出切实可行的解决方案，展现了跨学科的知识融合与实践能力。
本段落构建了一个基于传球网络的回归模型来评估团队结构策略及对手反制策略对比赛结果的影响。在任务1中，我们首先列出了本赛季Huskies队的比赛统计数据，并简要分析了球队情况。其次，根据传球次数建立传球网络并可视化三场比赛（三位不同教练执教）中的传球网络图以描述和比较Huskies战略的变化。之后识别出双边及三方配置的网络模式，在上述三项比赛中计数15种此类结构，反映传球网络的结构性指标，并通过分析球队重心随时间变化以及赛季中Huskies四个位置的地图来探索时间和微观尺度。
在任务2中，我们构建了一个回归模型，该模型不仅引入了代表Huskies及其对手实力的基本数据，还从传球网络指标提取出六个独立变量。考虑到对手的反制策略，我们也加入了对手数据与网络结构指标之间的交叉项。通过训练回归模型可以判断所引入的独立变量是否具有影响、何种影响以及它们对比赛结果的影响程度。
任务3中，在带入数据进行培训后，该模型保留了包括交互作用在内的10个变量，并使用Leave-One-Out交叉验证来确认其准确性，预测准确率达到了71.05%。基于训练后的模型指出当前Huskies有效的结构策略（例如核心球员之间的强连接），同时也给出了具体的建议以提升球队的成功率（如强调玩家间的三方配置）。
在任务4中，我们扩展了该模型的应用范围至所有团队工作场景，并引入IPOI模型。此模型从输入、过程、输出及再输入四个方面进行多级因素诱导和评估指标的选择，考虑到了包括团队建设、运作管理等各个方面的影响因子。我们认为现有的Huskies模型是IPOI的一部分，并添加了关于投入产出以及重新投入的评价体系，以大学科研团队建模为例。
综上所述，我们的模型在处理基于网络的合作问题时具有实用性和可靠性。关键词：足球策略；网络科学；回归分析；IPOI模型。
5星
