在足球联赛中,联赛日程的安排会深刻影响运动员赛场上的竞技表现已基本得到证实,Carlos认为比赛位置、对手实力和比赛水平等赛程安排对运动员的表现具有重要意义。由于足球联赛往往持续几个月甚至几年的时间,比赛条件很难得到有效的控制:比赛场地无法由俱乐部选择,运动员常常需要跨时区比赛,球迷的氛围也深刻的影响场上球员的表现。教练员仅凭借自己的主观经验和感知,已很难实现对比赛和日常训练的最有效的计划、指挥和控制。因此,对比赛的外部因素进行量化研究就显得尤为重要。现有研究并没有提出一个模型来量化这些因素的影响。Robertson在橄榄球比赛中用预测模型预测了比赛难度指数,并且产生了比较好的结果,然而它在足球比赛中是否适用还有待检验。本文通过建立比赛结果预测模型,一方面有助于反馈竞赛日程安排是否适宜,另一方面可以帮助球队在面对下一场比赛时进行更明智的战术规划,取得战术优势。虽然国内外已有研究关于赛程安排的问题已经展开了讨论,且大致厘清了各评价体系与相关指标。但国内外在竞赛日程安排的适宜度中是否存在显著性差异,尚未见有关报道,国内竞赛日程安排是否与欧洲五大联赛有明显差距尚不明确。笔者认为目前研究尚存在以下特点和不足:第一,许多学者对影响竞赛日程安排适宜度的某一指标进行了大量研究,如主客场、球队距离、时差、球队实力等,而整体考察的研究较少;第二,其他类别集体项目中建立模型分析、预测比赛已经称为常态,却只有少数研究关注于足球成绩建模;第三,国家间差异的归因研究涉及不全面,忽视了空间分布特征,没有将模型解释与现实情况相互结合。为此,本研究选取具有代表性的欧洲五大联赛以其竞赛日程安排为基准,通过遴选相关指标,构建预测模型,对比国内外竞赛日程安排适宜度。并对中超联赛关于赛程安排目前存在的问题探寻原因及其应对策略。研究方法:1)文献资料法针对本文的研究内容,依托学术期刊数据库,以及在福建师范大学图书馆内检索大量有关竞赛日程安排的相关论文和文章,了解其研究重点以及研究方法。2)数据分析法本研究采用spss26.0对数据进行统计分析,首先对比赛结果和影响因素进行描述性统计,其次通过交叉分析讨论因变量与各因素的交叉关系,最后通过Multinomial Logistic Regression分析探讨各因素的影响差别。在多项Logistics回归中以"比赛结果"为因变量,以交战双方排名、距离、主客场等作为自变量,采用皮尔逊相关分析,检验在α=0.05的情况下,P值是否小于0.05。OR值反映影响因素作用的大小。依照变量赋值,B值为正则该因素为风险因素,为负则该因素为保护因素。根据B值,常数项值以及纳入模型变量建立方程。以欧洲五大联赛等高水平赛事的竞赛日程安排作为基准,通过对有可能影响赛程安排的影响因素进行梳理,采用对手实力（近五年和去年排名）、比赛间隔时间、旅行距离、主客场以及场上球员平均身价等14项指标建立比赛成绩预测模型,并且采用分类表和roc曲线进行多赛季的纵向拟合分析。结果显示:首先,影响因素选取有效且对比赛结果解释度高,预测模型可靠,其中由于对手实力和主客场对比赛结果影响大,赛程安排时应重点考虑。通过数据统计可以预测比赛的难度,从而对训练内容和训练量进行有效调控,以此减少球员的疲劳反应和对外界环境的不适应,并确保运动员在每次比赛中都能够达到最佳表现。其次,与欧洲五大联赛相比,中超联赛的赛程安排在主客场、以及距离上有很大的不同,中超球队连续主场或连续客场超过3场比较常见,而欧洲五大联赛最多不过2场。主客场因素往往决定比赛的胜负,因此连续主场或者客场作战会有更多场外因素干扰比赛公平性,因此编排时要考虑不能安排连续的主场或者客场超过3场。最后,中超距离影响系数明显高于欧洲五大联赛。在赛程编排时,要着重考虑客队的通勤。