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中国马术迷可以黄金时间收看2016年里约奥运会马术比赛
来源:大陆赛马网
日，三项赛将拉开里约奥运会马术项目的序幕！三项赛、盛装舞步、三项赛共产生6枚金牌。其中中国三项赛骑手华天将参加三项赛的个人赛。最重要的是，中国马术迷可以黄金时间收看2016年里约奥运会马术比赛啦！当然，现场票价也很“亲民”，巴西雷亚尔与人民币的接近汇率，让奥运会的票价都没有我们国内平时大型赛事VIP的票价高，如果能去现场为我们的骑手加油，就更棒棒哒啦！
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2016年里约奥运会乒乓球赛打响,赞助商塑胶地板引人注目
更新： 10:47:13   
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塑胶地板网讯2016年里约奥运会乒乓球赛打响,赞助商塑胶地板引人注目。昨天在巴西里约热内卢的里约中心展览馆落幕。明年8月6日到17日，里约奥运会乒乓球项目将在这里产生男团、女 团、男单以及女单四枚金牌。当这个奥运乒乓球比赛馆因为测试赛的到来而揭开神秘面纱，最受瞩目的就是场馆内的四片地胶。为了推行环保理念，里约奥委会把传 统的淡红色地胶改为鲜嫩的草绿色，这是继伦敦奥运会的“皇家蓝”地胶之后，乒乓球项目进入奥运会之后的又一颠覆性革新。国际乒联承认这一革新来自巴西人的 要求，对此，行内的评价褒贬不一，有人认为创意新颖，也有运动员认为这个改变“蠢透了”。　　塑胶地板网讯里约奥运创新“国旗绿”　　本次奥 运测试赛从11月18日展开角逐，中国队并没有派人参赛，男单冠军由25岁的英国选手保罗?金克霍尔夺得，而女单冠军则属于22岁的东道主华裔选手桂霖。 与缺乏球星参加的比赛相比，测试赛所曝光的奥运场馆内饰显然更受关注。国际乒联分别以视频以及图片的形式介绍了这个奥运场馆：蓝色的球台与挡板，再配以绿 色的地胶，确实完全切合里约奥运会所主张的环保理念。　　国际乒联市场部总监史蒂夫强调：“绿色的地胶和球台的颜色看起来非常协调。”他透露，从运动员方面收取到关于地胶颜色的反馈意见都是积极的。　　伦敦奥运首推“皇家蓝”　　奥运会对乒乓球项目比赛场馆地胶颜色的改变已经不是第一次。在三年前的伦敦奥运会上，英国人把地胶换成了他们最喜欢的“皇家蓝”，以此搭配深蓝色的球台以及 深红色的挡板，但这引来了参赛运动员的吐槽。在2011年底进行的测试赛上，国乒上下均表示对蓝色地胶不适应，总教练刘国梁表示：“地板塑胶的颜色和球台 颜色接近，对运动员的影响还是比较大的。”而丁宁和张继科也坦言在蓝色地胶上打球让眼睛有些不舒服，需要一段时间去适应。　　到了2012年8月奥运会开赛之后，依然有不少参赛选手抱怨，古巴选手安迪?佩雷拉透露，自己习惯了红色地胶，站在蓝色上面甚至连脚步都迈不开。倒是国乒不 再对此有任何异议，因为在那届奥运会前为期40天的备战中，中国男、女队的训练场馆内均换上了和伦敦奥运场馆一致的蓝色地胶，同样的设备甚至一直铺到了中 国奥运代表团当时设立于英国利兹大学的乒乓球训练基地。　　塑胶地板网讯绿地胶难不倒“中国红”　　如今，地胶颜色虽然再次发生颠覆性改变，但这鲜嫩的草绿色估计依然难挡“中国红”的夺冠势头。　　从 本次国际乒联提供的视频可以发现，地胶上印有中文制造商的名称。据记者了解，2012年伦敦以及2016年里约两届夏季奥运会的乒乓球项目地胶制造商均为 同一家中国企业。既然三年前备战伦敦奥运会的时候能够模拟出“皇家蓝”，相信在里约奥运会开赛前的封闭训练中，享有强大后勤支持的国乒绝对具备把训练场馆 打造出“巴西绿”的能力。　　塑胶地板网讯一位国内乒乓球器材制造商告诉记者，绿色地胶同样不会难倒中国乒乓队。但是，该制造商对于国际乒联连续两届同意更改地胶颜色感到不解，因为国际乒联官方建议使用淡红色地胶，这是明确地印在乒乓球台生产指引当中的。
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2016年里约奥运会羽毛球赛程安排及直播时间表
作者:羽球吧
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铜牌赛、金牌赛
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2016年里约奥运会完整赛程
腾讯体育讯 早些时候，里约奥运会组委会公布了初步赛程。开幕式将于当地时间8月5日在马拉卡纳体育场举行，8月6日将产生首枚金牌，首日就有20个大项展开角逐。闭幕式将于8月
腾讯体育讯 早些时候，里约奥运会组委会公布了初步赛程。开幕式将于当地时间8月5日在马拉卡纳体育场举行，8月6日将产生首枚金牌，首日就有20个大项展开角逐。闭幕式将于8月21日举行，当天还将决出手球、篮球、排球、马拉松等项目一共12块金牌。
虽然开幕式要到8月5日才举行，不过按照惯例，足球赛事会提前在8月3日就开踢，这也是本届奥运会最早进行的项目。在因为开幕式休战一天之后，各项目会在8月6日全面展开，这一天会诞生12块金牌。从时间上来分析，首金诞生在射击项目的可能性还是非常大。除了金牌，8月6日还会有篮球、足球、网球、橄榄球等球类项目展开较量，可谓大牌云集、星光熠熠。
2016年里约奥运会射箭赛程 8月6日8月7日8月8日8月9日8月10日8月11日8月12日8月13日20：00-23：：：：：：：：：：：：：：20男子团体1/8决赛1/4决赛、半决赛、决赛
1/8决赛1/4决赛、半决赛、决赛
第一轮、第二轮第一轮、第二轮第一轮、第二轮第一轮、第二轮第一轮、第二轮第一轮、第二轮
第一轮、第二轮第一轮、第二轮第一轮、第二轮第一轮、第二轮第一轮、第二轮第一轮、第二轮1/8决赛1/4决赛、半决赛、决赛1/8决赛1/4决赛、半决赛、决赛上一页1
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18A.2016年里约热内卢奥运会奖牌榜预测(上交版)_2016年里约热内卢奥运会
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数学建模论文论文题目：年里约热内卢奥运会奖牌榜预测组别：马寅栋杜思孟雯雯年8月23日2016年里约热内卢奥运会奖牌榜预测摘要如今，奥运会已成了一个普天同庆的节日，越来越多的国家参与其中，它不但是各个国家的盛典，而且代表了一个国家的综合国力。2016年的里约热内卢奥运会即将来临，而大家对奥运奖牌榜也充满了好奇。本文将对2016年的奥运会奖牌榜的前十名进行一个预测。本文研究奖牌榜所采用的模型是灰色预测模型。针对问题（一）：通过对原始数据进行一个编排，以积分榜计算方法的方式做出排名先后，在计算总积分中对金牌、银牌、铜牌进行赋权，权值分别为4分、2分、1分，然后采用灰色系统GM（1,1）累加生成的模型，列出相应的微分方程，再运用最小二乘法求解得灰系数，带入到微分方程中，再用运用MATLAB进行数学分析，还原数据，得出模拟的序列，进行预测。最终得到2016年里约热内卢奥运会奖牌榜的前十名。然后对结果进行检验，同时考虑到各国经济发展、人口体质、政府政策、以及东道主效应对结果的影响，加入修正项，最终得到2016年奖牌榜的前十名为：美国、中国、俄罗斯、英国、德国、澳大利亚、法国、韩国、意大利、日本。针对问题（二）：一个国家的体育水平由多种因素构成，在本文中，只考虑由运动会奖牌榜为主体元素所得来的体育水平排名，对国家体制、体育项目职业化程度等因素不予考虑。最终结果对各国的体育水平进行一个分类。关键词：灰色预测最小二乘法东道主效应MATLAB一问题重述奥运会是竞技体育顶级盛会，其所获奖牌数及国家排名不仅仅是一个国家体育水平的反应，也是国家经济、政治和综合实力的具体体现。明年第31届夏季奥林匹克运动会将于日-21日在巴西的里约热内卢举行(以下简称里约奥运会)，对于即将举行的里约奥运会，大家普遍关心的就是奥运会奖牌榜的排名这一奥运热点问题。现请查阅资料，并根据以往各国奖牌榜排名情况，以及各国经济发展、人口体质、政府政策等各种能影响到奖牌榜的因素，建立数学模型，预测2016里约奥运会的奖牌榜前十名。并据此对各国体育水平进行分类。二问题分析针对问题（一）：本文就2016年里约奥运会奖牌榜这一问题进行分析，采用灰色模型GM（1,1）来对2016奥运会奖牌榜进行预测，首先制定一个评判标准来将所获奖牌折合成积分数值，从而实现从模拟到数字的量化过程。再用灰色预测的方法对该问题进行探讨与分析。紧接着，用MATLAB编程求出结果。然后使用经济分析的方法，对收入（GDP）和人口体质建立数学模型。综合考虑东道主效应、政府政策等各种可能影响到奖牌榜的因素，从而使得结果更接近实际情况。最终得到里约奥运会前十名依次为美国、中国、俄罗斯、英国、德国、澳大利亚、法国、韩国、意大利、日本。针对问题（二）：结合上述问题一的结果，运用对奥运会参赛国建立五个评价等级,统计出各国近六届奖牌数，计算总分，将虚拟变量添加到多元回归模型中，计算出各个国家的评价等级对应值，并转化为相应的体育水平评价等级。三模型假设1、假设各国体育实力没有较大的变化。2、假设苏联解体前参加的奥运会记录记为俄罗斯记录。3、假设奥运会如期举行，不会被天气、战乱等因素影响各国所得奖牌情况。4、假设奥运会各项比赛规则及设置不变。5、假设各国奥运会得奖牌情况至于前几届得奖牌情况有关。6、假设参赛人员都发挥正常。四符号说明aba'发展系数灰色作用量灰参数国内生产总值灰色作用量当年参赛国人口数当年参赛国人均GDPGDPUPOPPGDP五模型建立5.1赛况评定标准的制定根据对第25到30届奥运会奖牌榜数据来源的分析，选取每届出现在奖牌榜前15名的国家进行测评。奥运会在当今社会已不仅仅是一个体育竞技赛事，它更是一个国家的政治、经济以及文化底蕴的重要体现。于是制定一个奥运排名评判准则就显得尤为重要。实际上，奥委会并未给出任何官方的国家排名情况，但各个国家有着各自不同的排名系统。而此次我们所所采用的排名方式为按积分排列方式。其规定如下：金牌=4分，银牌=2分，铜牌=1分。按积分排列方式可以将所得奖牌情况量化为更为直观的数字，有助于我们更为直观地进行分析比较，最终得出更为人性化、合理化的结果。5.2原始数据整理选取第25到30届奥运会奖牌榜做情况的分析，运用SPSS依次选取出每届出现在奖牌榜前15名的国家进行分析，以出现在榜单中的次数为主要依据选取出综合较强的16个国家，做进一步分析。分析结果如下图5.1.1所示图5.1.1：5.2GM（1，1）的研究方法灰色系统理论是基于关联空间、光滑离散函数等概念定义灰导数与灰微分方程，进而用离散数据列建立微分方程形式的动态模型，即含已知信息又含未知信息的理论体系。也就是说灰色模型是利用离散随机数经过生成变为随机性被显著削弱而且较有规律的生成数，建立起的微分方程形式的模型。这有利于对其变化过程进行研究与描述，确定系统在未来的发展变化趋势，进而解决问题。在灰色预测模型中，随机性被弱化，确定性增强，在深层次的求解中生成函数，据此建立一阶微分方程为其预测模型。(0)(0)(0)(0)x=(x(1),x(2),...,x(n))，n为数据个数。假设有原始数据列在此我们依据x数据建立GM（1,1）实现预测功能，具体步骤如此下：（1）记x为生成数列：(1)(0)x(1)=(x(1)(1),x(1)(2),...,x(1)(n))；18A.2016年里约热内卢奥运会奖牌榜预测(上交版)_2016年里约热内卢奥运会(1)x其中，(t)中个数据表示对前几项数据的累加。x(t)=?x(0)(k)(1)k=1tt=1,2,3,…,n（1-1）(1)(1)x(t)x（2）对建立(t)的一阶线性微分方程：dx(1)+ax(1)=bdt（1-2）其中，a,b为待定系数，分别为发展系数和灰色作用量，a的区间为（-2,2），记a，b组成的矩阵为值。a÷?￠a=?÷÷?b÷(1)(0)x。求出参数a，b，就能求出(t)，进而求出x的预测（3）对累加生成数据做均值生成B与常数项向量Yn，即0.5(x(1)(1)+x(1)(2))B=0.5(x(1)(2)+x(1)(3))0.5(x(1)(n-1)+x(1)(n))(0)(0)(0)TY=(x(2),x(3),...,x(n))n，（1-3）（4）用最小二乘法，通过最小误差的平方和寻找数据函数的最佳匹配求解灰参数a',a÷?a'=?÷=(BTB)-1BTYn÷?b÷dx(1)+ax(1)=b(5)将灰色参数a'代入dt进行求解，得：bbx'(1)(t+1)=(x(0)(1)-)e-at+aa(1)x'(t+1)是一个近似的表达式。其中(1-4)（1-5）(1)(1)(0)（6）对函数表达式x'(t+1)及x'(t)进行离散，并将两者做差以还原x原序列，得到近似数据序列x'(0)(t+1)=x'(1)(t+1)-x'(1)(t)（7）利用模型进行预测：（1-6）x'(0)=[x'(0)(1),x'(0)(1),...,x'(0)(n),x'(0)(n+1),...,x'(0)(n+m)]（1-7）5.3数据处理及预测对于较为复杂的数学计算，我们采用MATLAB程序的算法来求得结果。首先我们查找一些可靠的数据。由于若选择年限太久则变化太大，我们并不能从中更为精确地计算出奖牌榜预测情况，所以在进行对里约奥运会的奖牌榜预测时，我们选择近六届奥运会奖牌榜获奖成绩前十五名国家的获奖积分成绩排名作为参考依据。具体数据如附录1所示，从表中我们可以清楚地得知各国所获得的奖牌情况。表5.3.1在近6届奥运会中奖牌榜积分排名前十六位国家加权积分情况综合积分美国中国俄罗斯英国德国澳大利亚法国韩国意大利日本古巴匈牙利西班牙罗马尼亚乌克兰荷兰25届26届27届028届429届230届对表5.3.1数据进行分析可知，以频率分布为筛选条件选出在近六届奥运会中奖牌榜出现次数最多的十六个国家进行分析。我们通过对近六届美国、中国、俄罗斯、英国、德国、澳大利亚、法国、韩国、意大利、日本、古巴、匈牙利、西班牙、罗马尼亚、乌克兰、荷兰等十六个国家奖牌榜排名情况进行分析便可预测出他们在2016年里约奥运会的奖牌榜排位情况，在无重大影响因素的条件下即可预测出前十名的国家排名。在此次数据处理中，我们采用MATLAB进行程序的编写，依据十六个国家近六届奥运会中奖牌榜积分情况来对2016年里约奥运会奖牌榜进行一个预测。具体程序见附录4。依次代入各国数据，经MATLAB运算结果如下列各图所示：图5.3.1：美国图5.3.2：中国图5.3.3.俄罗斯图5.3.4.英国图5.3.5.德国图5.3.6.澳大利亚图5.3.7.法国图5.3.8.意大利图5.3.9.韩国图5.3.10.日本图5.3.11.古巴图5.3.12.匈牙利图5.3.13.西班牙图5.3.14.罗马利亚图5.3.15.乌克兰图5.3.16.荷兰经数据处理，我们得出里约奥运会奖牌榜前十名分别为：中国、美国、英国、俄罗斯、日本、澳大利亚、意大利、德国、法国、韩国。运算预测数据如表5.3.2所示：表5.3.2国家预测304.57积分为了简便明了，以中国的金牌数量预测为例。中国金牌原始数据序列为x0(t)={16，l6，28，32，51，38}，一次累加成数据x1(t)={16，32，60，92，143，l81}，由最小2016年里约奥运会奖牌榜预测前十名国家排名情况英国俄罗斯日本澳大利亚意大利德国法国韩国中国美国273.9565241.8781178.481792.126490.512783.329781.14171.547354.67729518A.2016年里约热内卢奥运会奖牌榜预测(上交版)_2016年里约热内卢奥运会二乘法原理求出相应的参数为：a=-O．179636，u=17．712947。中国2016年里约热内卢奥运会金牌的灰色预GM(1.1)模型：X1(K+1)=(X(0)((1)-u/a)e-ak+u/a=114.06ek-98.60=X(1)(K+1)-X(1)(K)根据此种模型，求得2016年中国军团金牌预测值为55枚金牌。依此类推，依次计算出2016年里约热内卢奥运会中国的银牌、铜牌以及其他9国的奖牌数值，预测值见表5.3.3。表5.3.3国家美国中国俄罗斯英国德国澳大利亚法国意大利韩国日本金牌7716102016年里约热内卢奥运会十国金牌榜预测值银牌7143514铜牌1123417总数5.4结果的检测对实验结果进行进一步的优化分析：按照数学模型的求解，我们可以得到各国从第二十六届奥运会到三十一届奥运会的各届预测积分和实际积分，将这两个数据进行对比，会发现其中存在着一定的误差，对比做出误差分析表格，如表5.4.1所示：表5.4.1实际积分和预测积分二者误差分析国家误差美国3.59%中国8.67%俄罗斯德国8.15%英国澳大利亚18.28%法国3.55%韩国2.45%14.30%3.68%国家误差意大利日本3.73%古巴匈牙利西班牙罗马尼亚乌克兰8.67%荷兰14.74%39.65%13.38%21.62%15.44%28.85%从对比表中我们可以发现，我们的模型存在着一定的误差，而这种误差是不可忽略的，这是因为我们只是通过对以往各国的奖牌榜情况的分析而进行预测，而忽略了各国经济发展、人口体质、政府政策等各种可能影响到奖牌的因素，因此我们应该加入一些修正项。由近六届奥运会奖牌榜可知，第25届西班牙奥运会，西班牙奖牌榜排名为我们所研究六届奥运会奖牌榜中名次最为靠前的一次；第26届美国奥运会，美国所获奖牌数远超第二名；第27届澳大利亚奥运会，澳大利亚所取得的成绩为近六届最好；第28届希腊奥运会，希腊在近六届奥运会中唯一一次进入奖牌榜前十五名；第29届中国奥运会，中国首次位列奥运奖牌榜首位；第30届英国奥运会，英国也获得了近六届最好成绩。由此可以很明显地看出，奥运会的东道主效应十分明显。通过定量计算我们得出历届奥运会奖牌榜东道主效应值为0.113。在用灰色理论建立模型前，我们先考虑东道主效应，预测实际值将会与计算至产生偏差，因此应该消除东道主效应所产生的偏差，取得一个平均水平上的值。东道主国家实际获奖牌数比理论值增加11.3%。所以x′(1-0.113)=y（其中x为实际值，y因为预测值）。但由于在近六届奥运会奖牌榜中巴西从未进入过前十五位，所以我们不考虑巴西由于东道主效应而进入奖牌榜排名前十名这种情况。上述求解过程是基于历届所获奖牌数而推测出来的结果，需要对其进行进一步优化。人口数量因素分析：假定擅长运动的人平均分布于世界各地，则人口基数多的国家会获得更加优异的成绩，那么中国、印度、印度尼西亚、孟加拉非等国家应该位列前茅，但事实并非如此。国家经济发展因素分析：通过对查找的数据（见附录1）进行分析我们发现奥运奖牌榜的排名情况与国家GDP世界排名有着较为密切的关系。通过下列圆饼图（下面我们选取近两届奥运会举办年度的数据，其他数据见附录2）我们可以更为清晰地看出一个国家的GDP排名越为靠前则其奖牌榜排名也会位居前列。图5.4.12008年奥运会奖牌榜积分汇总图图5.4.22008年世界GDP前十名国家情况汇总图图5.4.32012年奥运会奖牌榜积分汇总图图5.4.42012年世界GDP前十名国家情况汇总图就此更明确地得出一个国家的GDP世界排名与其奖牌排行榜有着密不可分的关系。而国家人口体质正是与本国家的GDP世界排名有着正相关关系，与此同时，大多数国家政府对本国家奥运赛事的政策方针的支持力度也会随着国家GDP的增长而有所提升。所以，总的来说奥运奖牌榜的排名情况与国家GDP世界排名有关。利用柯布-道格拉斯生产函数建立奖牌数分布的多元线性模型：Met=b0+b1log(popt)+b2log(PGDPt)+b3Homet+b4Pt+b5Met-1上式中Me表示第i个国家在当届奥运会取得的奖牌数与当届奥运会总奖牌数的比值。t为时间趋势；pop为当年参赛国人口数；PGDP为当年参赛国人均GDP;Home为虚拟变量,Home=1表示奥运会主办国，Home=0表示非主办国；P为虚拟变量，P=1为社会主义国家，P=0为资本主义国家；系数。依次计算出各个多元非线性方程的参数，因为计算过程比较复杂，在此使用Excel表格计算。计算结果如表5.4.1所示：b0为常数，bj(j=1,2,...,5)为各解释变量的表5.4.1国家中国0.法国13.多元非线性方程各参数俄罗斯0.澳大利亚1.450.400德国0.日本0.4577400英国0.其他0..402-0-美国0.意大利2.90.600b0PGDPHomeP国家POPb0POPPGDPHomeP对数据进行整理运算可得结果，里约奥运会奖牌榜前十名依次为美国，中国，俄罗斯，英国，德国，韩国，日本，法国，意大利，澳大利亚针对问题二：在结合上述问题一的结果，运用对奥运会参赛国建立五个评价等级:(0，1，1，1)为第一类;(1，0，1，1)为第二类;(1，1，0，1)为第三类;(1，1，1，0)为第四类;(1，1，1，1)为第五类。如下表5.4.2所示。表5.4.2级别竞技实力第一等弱0虚拟参量111国家竞技实力分类表第三等一般1101第四等较强1110第五等强1111第二等较弱1011假设各项体育项目的第1名赋分为5分，第2名为3分，第3名为2分，第4－8名为1分，最后统计出各国总分，将虚拟变量添加到多元回归模型中，参赛国评价等18A.2016年里约热内卢奥运会奖牌榜预测(上交版)_2016年里约热内卢奥运会级表如表5.4.2所示，对奥运会参赛国进行分类后，所有参赛国竞技体育实力划分为5个不同的等级。结果如表5.4.3所示。表5.4.3国家中国美国俄罗斯英国德国国家法国澳大利亚韩国日本意大利金牌08金牌国家金牌、银牌、铜牌、总数类别表银牌01银牌铜牌28铜牌总数337总数176类别45534类别33333六、模型的评价及其推广一、模型的优点：我们采用灰色预测的模型，是一种对含有不确定因素的系统预测方法，通过对原始数据进行累加，得出预测的结果。这种模型需要的样本数据比较少，且局限性少，计算简便，检验方便。二、模型的缺点：该模型只能对少数样本进行操作，且我们在对结果进行分析时发现结果存在着一定的误差，且无法体现出增长趋于缓慢，无法体现出随着时间增加增长率会变小的情况。三、模型的推广：可以用于预测应用上，如气象预报、地震预报、病虫害预报等。七、参考文献[1]韩中庚编著.《数学建模方法及其应用》.高等教育出版社，2009.6.[2]王正林，龚纯，何倩等编著.《精通MATLAB科学计算》.北京：电子工业出版社.]百度文库./.[4]历届奖牌榜_2012伦敦奥运会_腾讯网./medals/history.htm[5]WorldPopulationProspects:The2012Revision./UNWPP2012R/world-population-prospects-the-2012-revision-updated-13-june-2013.[6]张锦年，孙荣会编著《奥运会奖牌分布的Markov分析》.天津师范大学学报.-1):70-72.八．附录附录1原始数据：1992年西班牙巴塞罗那奥运会（第25届）名次国家/地区金牌银牌铜牌1俄罗斯4538292美国3734373德国3321284中国1622165古巴146116匈牙利111277韩国125128西班牙13729法国851610澳大利亚791111加拿大74712意大利65813英国531214罗马尼亚46815捷克斯洛伐克4211996年美国亚特兰大奥运会（第26届）名次国家/地区金牌银牌铜牌1美国4432252俄罗斯262116奖牌总数1920187奖牌总数10163积分积分2651623德国201827654中国162212505法国意大利澳大利亚9923418古巴988259乌克兰韩国匈牙利波兰7551713罗马尼亚4792014西班牙5661715荷兰4510192000年澳大利亚悉尼奥运会（第27届）名次国家/地区金牌银牌铜牌奖牌总数1美国俄罗斯中国澳大利亚德国法国13813341436积分1169181意大利8古巴111179英国1110710荷兰129411罗马尼亚116912韩国891113匈牙利86314日本58515波兰6532004年希腊雅典奥运会（第28届）名次国家/地区金牌银牌铜牌1美国3539292俄罗斯2727383中国3217144澳大利亚1716166德国1416185日本169127法国119138意大利1011119韩国912910英国991211古巴971112乌克兰959297318411437奖牌总数积分61235518A.2016年里约热内卢奥运会奖牌榜预测(上交版)_2016年里约热内卢奥运会13罗马尼亚85614匈牙利86315希腊6642008年中国北京奥运会（第29届）名次国家/地区金牌银牌铜牌1中国5121282美国3638363俄罗斯2321284英国1913155澳大利亚1415176德国1610157韩国131088法国716179意大利8101010日本961011乌克兰751512西班牙510313荷兰75414肯尼亚55415牙买加6322012年伦敦奥运会（第30届）名次国家/地区金牌银牌铜牌1462929191716奖牌总数奖牌总数104484740积分积分271美国2中国38273俄罗斯24254英国29175德国11196法国11117韩国1388日本7149澳大利亚71610意大利8911匈牙利8412荷兰6613乌克兰6514哈萨克斯坦7115古巴53GDP原始数据：1992年世界GDP排名1996年世界GDP排名美国6342.3美国7838.48日本3852.79日本4706.19德国2068.96德国2437.81法国1375.85法国1573.12意大利1278.1意大利1266.71335614322000年世界GDP排名美国9764.8日本4667.4德国1900.2英国1450.9法国1328英国1108.34西班牙612.669加拿大579.52中国488.222墨西哥400.12巴西390.586韩国338.171荷兰336.948澳大利亚317.589印度289.708瑞典265.4012004年世界GDP排名美国11853.25日本4655.82德国2729.92英国2197.94法国2058.41中国1931.65意大利1737.8西班牙1045.98加拿大992.227墨西哥759.557韩国721.976印度688.55巴西663.552澳大利亚654.944荷兰610.691英国1231.26中国856.084巴西840.052西班牙622.299加拿大613.776韩国573.001澳大利亚425.285荷兰418.106俄罗斯391.775墨西哥387.068印度376.0682008年世界GDP排名美国日本中国德国法国英国2680意大利俄罗斯西班牙巴西加拿大印度墨西哥澳大利亚韩国929.124中国1192.8意大利1097.3加拿大724.9巴西644.7墨西哥580.8西班牙580.7韩国511.7印度467.8澳大利亚399.6荷兰385.1阿根廷284.32012年世界GDP排名美国15653.37中国8250.24日本5984.39德国3366.65法国2580.42英国2433.78巴西2425.05意大利1980.45俄罗斯1953.56印度1946.77加拿大1770.08澳大利亚1542.06西班牙1340.27墨西哥1162.89韩国1151.27附录2图2.1.1ＧＤＰ与奖牌数饼图对比：1992年奖牌图：图2.1.21992年GDP图：图2.2.11996年奖牌图：图2.2.21996年GDP图：图2.3.12000年奖牌图：图2.3.22000年GDP图：18A.2016年里约热内卢奥运会奖牌榜预测(上交版)_2016年里约热内卢奥运会图2.4.12004年奖牌图：图2.4.22004年GDP图：图2.5.12008年奖牌图：图2.5.22008年GDP图图2.6.12012年奖牌图图2.6.22012年GDP图附录3Matlab运行原始结果：G=233.2252.0446254.1036256.1795258.2723260.4G=243.1531G=129.8G=85.4G=Columns1through777.9831Column849.7748G=Columns1through785.6Column869.0174223.8573206.1174.1148.0571131.8813111.608294.451579.932267.6449160.8990188.7256.9579300.352672.360567.143462.302457.810453.642466.382466.901267.424167.951168.4822155.8368137.6524G=G=G=G=43.0000G=G=G=G=84.931283.054920.126963.604321.176668.882460.627649.322187.911666.507424.548365.908117.639955.504835.993040.791390.996653.256829.941168.295314.694044.725221.368133.736094.189942.646236.518670.769012.240036.039112.685727.900997.495234.149644.541073.332310.195829.04007.531223.0752100.916527.345854.325775.98858.493123.40014.471119.0840104.457921.897666.260078.74087.074718.85562.654415.7832G=22.665523.561124.4921附录4：源程序代码：c=[ab]';A=[0,0,36,70,0,0];B=cumsum(A)n=length(A);fori=1:(n-1)C(i)=(B(i)+B(i+1))/2;endD=A;D(1)=[];D=D';E=[-C;ones(1,n-1)];c=inv(E*E')*E*D;c=c';oma=c(1);b=c(2);F=[];F(1)=A(1);fori=2:(n+1)F(i)=(A(1)-b/a)/exp(a*(i-1))+b/a;endG=[];G(1)=A(1);fori=2:(n+1)G(i)=F(i)-F(i-1);endt1=1:7;t2=1:8;G25.459926.465927.511628.5987 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