20、应用模糊系统：足球比赛结果预测与车轮附着系数识别

应用模糊系统：足球比赛结果预测与车轮附着系数识别

1. 足球比赛结果预测

1.1 预测原理与建模思路

在足球比赛结果预测实践中，专家和球迷常基于常识进行简单推理来做决策。例如，如果球队 (T_1) 在之前比赛中持续获胜，球队 (T_2) 持续失利，且在之前两队交锋中 (T_1) 获胜，那么可以预期 (T_1) 会赢得比赛。这种表达可视为专家经验的积累，能用模糊逻辑进行形式化处理，进而作为构建预测模型的支撑。

建模过程分为两个阶段：
- 定义模糊模型结构 ：将足球比赛结果与两队之前比赛结果相联系。
- 模糊模型调优 ：利用锦标赛表格数据寻找最优参数，采用遗传算法和神经网络相结合的方法。遗传算法用于粗略找到模型与实验结果距离全局最小值的区域，神经网络用于精细调整模型参数并在新实验数据出现时进行自适应修正。

1.2 模型结构

预测目标是计算球队 (T_1) 和 (T_2) 比赛结果，用进球数与失球数的差值 (y) 表示，假设 (y \in [-5, 5])。将 (y) 的值分为五个等级：
- (d_1)：大比分失利（BL），(y = -5, -4, -3)
- (d_2)：小比分失利（SL），(y = -2, -1)
- (d_3)：平局（D），(y = 0)
- (d_4)：小比分获胜（SW），(y = 1, 2)
- (d_5)：大比分获胜（BW），(y = 3, 4, 5)

比赛结果 (y) 受以下因素影响：
- (x_1, x_2, \cdots, x_5)