研究目的:科技助力体育,是当今体育不断发展的技术支撑。科技冬奥作为国家服务冬奥会的重大研究计划,对于推动冬奥项目发展发挥至关重要的作用。在体育科学中,对于数据的记录、提取、整理、分析是我们从理论到指导实践的科学依据,也是实践反哺理论的重要参考。机器学习方法和统计学方法对于数据处理包罗万象。不论是小样本数据,还是海量数据,都有针对性的多个数据处理模型可以运用。冰上项目一直是我国历届冬奥中的夺牌大户,不过呈现出"阴盛阳衰"的情况,对于短道速滑,优秀女子运动员人才辈出,李琰、杨扬、王濛、周洋等代表了当时各自领域的最高水平。而男子运动员一直处于不温不火的状态,但是武大靖横空出马,尤其在23届平昌冬奥会上,打破世界记录,夺得了我国在那届奥运会上的唯一一块金牌。使得我国短道速滑男子500米达到世界一流水平。2022年的北京冬奥会,是继2008年夏季奥运会之后,奥林匹克再次来到中国,在家门口为国征战是所有运动员的梦想,处于生涯黄金期的武大靖在天时地利人和的情况下,卫冕的机会极大。对于短道速滑500米冠军成绩的预测,可以把握世界顶尖水平的变化规律,反馈于训练,促进科学化训练。提高训练效果。研究方法:本研究选取第17届到23届冬奥会短道速滑男子500米冠军成绩进行建模,根据数据特点,采用时间序列法中的指数平滑法、灰色系统和机器学习中的线性回归法对2022年北京冬奥会短道速滑男子500米冠军成绩进行预测。线性回归一种用于使用线性模型来建模单个输入自变量（特征变量）和输出因变量之间关系的技术,建模快速简单,特别适用于要建模的关系不是非常复杂且数据量不大的情况,有直观的理解和解释。指数平滑认为最近的过去态势,在某种程度上会持续到未来,其特点在于给过去的观测值不一样的权重,即较近期观测值的权数比较远期观测值的权数要大。灰色系统理论建模的主要任务是根据具体灰色系统的行为特征数据,充分开发并利用不多的数据中的显信息和隐信息,寻找因素间或因素本身的数学关系。模型拟合程度使用R2进行检验,R2值的范围为0-1,越接近1说明模型的拟合程度越好。预测结果采用相对模拟误差进行对比,一般来说相对模拟误差小于20%为较好,且越小说明相对模拟误差越小,精度越高。研究结果:短道速滑男子500米成绩从第17届到第23届冬奥会,在整体趋势上一直保持着波浪式的提升,递进系数的平均值为-1.526,也表明历届短道速滑男子500米成绩在逐步提升。（1）指数平滑法预测的成绩为39.705秒,模型拟合程度R2为0.474,平均相对模拟误差为1.851%;（2）灰色系统法预测的成绩为39.635秒,R2为0.731,平均相对模拟误差仅为0.873%;（3）线性回归法预测的成绩为39.493秒,R2为0.615,平均相对模拟误差为1.512%。得到的线性回归方程:y=-0.554x+52.789（y:成绩,x:届次）。研究结论:（1）根据结果,预测成绩均突破40秒大关,说明短道速滑男子500米的成绩稳步提升,下届奥运会仍会处于较高水平,而且线性回归法预测成绩将再一次打破世界记录。（2）R2:灰色系统法＞线性回归法＞指数平滑法,平均相对模拟误差:指数平滑法＞线性回归法＞灰色系统法。三种方法的对比中,指数平滑的效果最差,主要原因是近期成绩对模型影响较大,22届由于决赛发生意外摔倒,对于成绩影响较大,23届成绩突破世界纪录,近期成绩变化幅度很大。由于数据需求少和短期预测精度高,灰色系统法在本次预测研究中表现最好。（3）以往成绩预测研究中,仅采用单模型预测,得出结果科学性不足。本研究通过三种模型进行预测,并对结果进行检验,通过相互对比,得到的模型具有较高的可信度。（4）我们任何技术都只在一定范围和一定程度上起作用,用机器学习和数理统计方法对体育领域进行预测,也存在合适和排斥的现象,并不是所有方法和模型都是适应的,不同的运动、不同的方向、不同的指标、不同的数据形式,模型的选择不尽相同,或许没有最准确的,但是通过模型对照、检验,最合适的就是最好的。