随着我国运动员在国际网球赛场上不断取得突破,网球在我国受到越来越多的球迷喜爱,网球博彩市场的发展也日益繁荣,球迷及博彩公司都对网球比赛的赛果预测十分感兴趣。本文通过分析网球比赛影响因素及对网球比赛进行赛果预测,为球迷以及博彩公司提供理论依据和参考价值。首先,本文研究了网球比赛的影响因素。从发球、接发球以及得分三个环节考虑,选择十六项技术指标构建技术指标体系。采用因子分析法,提取出了影响球员表现的三个公因子,分别为发球局表现因子、接发球局表现因子以及发球稳定性因子。依据三个公因子对世界排名前十六的球员进行评分,将他们按照实力分为三档并进行评价。其次,本文使用基于排名系统的马尔可夫模型对网球赛果进行预测。根据选手发球得分的概率,递归地计算出选手赢得局、抢七局、盘和比赛胜利的概率。对排名系统进行改进,使用改进的排名系统估计球员发球得分的概率,并将不同类型的场地影响以及发球接发球环节的内在差异纳入模型,对排名系统及模型作出修正。改进的马尔可夫模型正确预测百分比的均值为0.68822,比起初始马尔可夫模型提高了0.65%,偏差也有所下降。接下来,使用机器学习中的支持向量机模型、逻辑回归模型、以及多层感知机模型对网球比赛胜负进行预测,其中表现最好的模型是支持向量机模型,它在测试集上的预测正确率达到73%。对各个特征进行消融研究,得出决定比赛结果的最重要的特征是球员的历史交手记录。最后进行网球投注,使用XGboost模型和赔率数据对所选比赛进行投注,通过对35%的比赛下注,平均投资回报率为20%。本文的创新点在于将马尔可夫模型与排名系统结合,形成了一种新的网球建模方法。论文的研究成果不仅可以对球员提供建议,还对球迷及博彩公司有一定的借鉴意义。