该研究提出了TM2模型，结合动量编码和动量转移预测模块，以克服传统体育预测在长期预测中的局限性。结果表明，TM2在2023年温布尔登男子比赛数据集上的表现显著优于现有模型，均方误差和平均绝对误差分别减少了61.64%和63.64%。

本文综述梯度提升树在体育预测中的应用，包括评估机器学习模型预测足球比赛表现并确定最佳特征集，比较XGBoost、LightGBM、CatBoost的GPU加速与超参数优化，结合神经网络与凯利准则优化投注策略（英超后半段收益达135.8%），用改进XGBoost估计不确定性，以及用于医保费用预测和球员转会费分析。