帆船VMG时间序列模糊边界研究

• 作者: 任久春 周翔 朱谦 潘明杰 高慧
• 来源期刊: 微型电脑应用
• 学科: 工学
• 关键词: VMG 时间序列预测 支持向量机 信息粒化 模糊边界
• 年，卷（期）: 2014,（7）
• 所属期刊栏目: 研究与设计
• 页码范围: 30-34
• 页数: 5页
• 分类号: TP181
• 字数: 3506字
• 语种: 中文

摘要

VMG(Velocity Made Good)是帆船在前进过程中船速在风的方向上的投影,它体现了帆船在风向上前进的能力,反映了帆船运动员利用风的能力.因此,对运动员而言,若能掌握VMG的变化范围,即为他们制定帆船航行方向决策提供了科学依据.基于与上海体育局合作的《帆船帆板赛场环境监测和运动技术分析系统开发》课题所采集到的有关帆船运动的原始数据,首先,采用基于模糊集的信息粒化方法将原始数据粒化,得到VMG的模糊粒子;之后,采用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的学习方法实现对模糊粒子的上下界的回归预测,从而实现了帆船VMG时间序列的模糊边界的变化范围预测.实验仿真结果证明了这种研究方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周翔	复旦大学通信系	6	68	3.0	6.0
2	高慧	复旦大学通信系	13	78	4.0	8.0
3	朱谦	复旦大学通信系	20	68	3.0	7.0
4	任久春	复旦大学通信系	13	40	3.0	5.0
5	潘明杰	复旦大学通信系	3	4	1.0	2.0