Yapay sinir ağları ve doğrusal model ile 2016 Rio Olimpiyatlarındaki voleybol takım sıralamasının tahmin edilmesi

Bu çalışma 2016 Rio Olimpiyatlarına voleybol branşından katılma hakkı kazanan ülkelerin eleme gruplarındaki maçlarının, geliştirilen yapay sinir ağları (YSA) ve doğrusal eşitlik modeli ile analiz edilerek olimpiyat sıralamasının tahmin edilmesi amacı ile yapılmıştır. Çalışmada 2016 Rio Olimpiyatlarına voleybol branşından katılan (11 kadın ve 11 erkek voleybol takımı) toplam 22 takımın grup elemelerinde oynadığı tüm maçlar (n=324) zorluk derecesi ve Uluslararası Voleybol Federasyonu (FIVB) sıralama puanı göz önüne alınarak değerlendirilmiştir. Çalışmada dokuz farklı giriş değişkenine göre geliştirilen YSA modeli ile modellemede iki gizli katmana sahip ileri yayılımlı ağ yapısı tercih edilmiştir. Ayrıca çalışmada YSA’na göre çok daha basit bir hesaplama sağlayan doğrusal modelleme yöntemi de, MATLAB’de bulunan “regress” komutu ile gerçekleştirilmiştir. Kadınlar grubunda; test verilerine bakıldığında modellerin yüzde ortalama hata değeri, YSA modelinde 18.86, doğrusal modelde 4.53 olarak; erkekler grubunda ise YSA modelinde 19.34, doğrusal modelde 0.74 olarak hesaplanmıştır. Çalışmada elde edilen modelleme sonuçlarına göre; hem kadın hem de erkek voleybol takımlarının sonuçları doğrusal model ile daha yüksek doğrulukla modellenmiştir. Sonuç olarak, kadınlar kategorisinde 2016 Rio Olimpiyat Oyunlarında voleybol branşının takım sıralaması, YSA modelleme regresyon sonuçları ve doğrusal modelleme regresyon sonuçları ile ayrı ayrı %98’in üstünde doğrulukla tahmin edilmiştir. Erkek voleybol maçlarında ise YSA modelleme regresyon sonuçları %98’in üstünde, doğrusal modelleme regresyon sonuçları ise %99’un üstünde doğrulukla tahmin edilmiştir. Voleybolda Olimpiyatlara katılan ülkelerin eleme gruplarında oynadıkları maçların zorluk derecesi ve FIVB sıralama puanlarının Olimpiyat sıralamasının belirlenmesine önemli etkisi olan değişkenlerden olduğu söylenebilir.