ディープラーニングと遺伝的アルゴリズムに基づく持続可能なスポーツ産業の構造的構成
Yupeng Li1, Kitak Kim2, Long Zhang3
1College of Physical Education and Health, Linyi University, Linyi, 276000, Shandong, China.
Scientific reports
|December 19, 2025
まとめ
本研究は、スポーツ産業を最適化するためのディープラーニングと遺伝的アルゴリズムを用いたインテリジェントフレームワークを導入します。このモデルは経済的、社会的、環境的利益を向上させ、地域全体での予測誤差は6%未満です。
科学分野:
- スポーツ産業経済学
- 持続可能な開発
- 産業構造最適化
背景:
- スポーツ産業は構造的不均衡と持続可能性の課題に直面しています。
- 既存の研究には、動的モデリング、多目的最適化、定量的ソリューションが不足しています。
- 精密な産業構造最適化のためのインテリジェント意思決定ツールの必要性。
研究 の 目的:
- スポーツ産業のためのディープラーニング（DL）と遺伝的アルゴリズム（GA）を統合したインテリジェント最適化フレームワークを構築すること。
- 動的モデリング、多目的最適化、定量的ソリューションの限界を克服すること。
- スポーツセクター内の経済的、社会的、環境的利益を相乗的に改善すること。
主な方法:
- 高次元産業データからの特徴抽出とトレンド予測に1次元畳み込みニューラルネットワークを利用しました。
- パレート最適解を見つけるための最適化エンジンとして遺伝的アルゴリズムを採用しました。
- 産業統計（2010-2022年）と地方パネルデータ（2018-2020年）を分析し、米国とドイツのデータを用いて地域間検証を行いました。
主要な成果:
- サービス指向へのスポーツ産業の変革の核となる特性を明らかにしました。
- パンデミックの悪影響を検証しました：2020年の総生産高は7.2%、付加価値は4.6%減少しました。
- 地域間の予測誤差を6%未満に抑え、2025年までにスポーツサービスを68.5%増加させるイノベーション主導の道筋を予測しました。
結論:
- インテリジェント最適化フレームワークは、精密なスポーツ産業構造最適化のための新しいパラダイムを提供します。
- 本研究は、理論的な深さと実践的な価値を持つインテリジェント意思決定ツールを提供します。
- スポーツ産業における精密最適化と地域間応用のための経験的裏付けが確立されています。
