高尔夫球场难度Course rating 和斜度slope rating

本文介绍了美国高尔夫球场评价体系中的两个关键指标:Course Rating(球场难度)和Slope Rating(斜度)。Course Rating针对零差点球员,数值越小,球场越容易。Slope Rating则衡量对柏忌球员的难度,值越大,球场越难。这两个指标在计算差点时起到重要作用,确保不同难度球场上的球员能够公平竞争。

在美国的高尔夫球场上, 一般都有两个数据用来说明这个球场的难易程度: 1. 斜度,或者叫坡度 (slope rating); 2. 球场难度 (Course rating). 分别说明如下:

先说明两个相关名词: 零差点球员 (Scratch player)指打72杆的高手; 柏忌球员是指打90杆的球员, 既每个洞多打一杆, 英文称为为Bogey player.

USGA: 美国高尔夫协会。

1. 难度指数 (Rating):

难度指数是针对零差点球员的。 它说明这个球场对零差点球员有多难, 简单说这个指数的确定是让零差点球员在正常天气下打球, 看他们的成绩, 在加上球场长度,障碍等等计算而出。 难度指数一般在67 -77 之间, 这个数越小, 球场越容易。 其实很好理解, 零差点球员打出67杆的球场肯定比77杆的球场容易。

具体公式很复杂, 一般人也没有必要用它。 球场不同发球台的系数值是不同的。例如,在同一个球场,蓝T的球场系数可能是72.8, 白T的系数会是71.0, 而女子红T的系数可能是73.3 。

如果球场不给出难度指数, 取平均值: 70

2. 斜度指数 (Slope):

斜度的定义是针对柏忌球员的。 它说明这个球场对柏忌球员有多难。 这个值在55 和155之间, 数越大, 球场越难。 一般正常难度的球场斜度为113. 斜度指数和球员的杆数无关。 简单说, 这个指数说明同一个球场, 和零差点球员相比, 柏忌球员打球的相对难度。 这就是它为什么叫斜度。

球场的每个发球台都有其斜度系数值,有些球场还专门有针对女子发球台的斜度系数值。如,某球场蓝T的斜度系数可能是123,白T是119, 而红T是114。

如果球场不给出斜度指数, 取平均值: 113

作用:

斜度系数能让水平不同的球手能平等竞争。举个例子,在72杆标准的球场,球手A和B的平均水平都是85杆。但球手A的平均水平是在难度很大的球场打 出来的,该球场的斜度系数是145;而球手B的成绩是在斜度系数为95的球场打出来的。如果用中国国内最常用的方法,就是把平均成绩折成差点,那么球手A 和B 的差点是相同的,虽然球手A的水平明显高于球手B。

所以在计算差点时,要把斜度系数考虑进去,以消除不同球场难度不同造成的区别。斜度系数越大的球场,球手计算差点时的差点系数会低。这样,虽然球手A和B的平均杆数一样,但根据用斜度系数计算出来的差点,球手A要让球手B几杆。

【负荷预测】基于VMD-CNN-LSTM的负荷预测研究(Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于变分模态分解(VMD)、卷积神经网络(CNN)长短期记忆网络(LSTM)相结合的VMD-CNN-LSTM模型在负荷预测中的研究与应用,采用Python代码实现。该方法首先利用VMD对原始负荷数据进行分解,降低序列复杂性并提取不同频率的模态分量;随后通过CNN提取各模态的局部特征;最后由LSTM捕捉时间序列的长期依赖关系,实现高精度的负荷预测。该模型有效提升了预测精度,尤其适用于非平稳、非线性的电力负荷数据,具有较强的鲁棒性泛化能力。; 适合人群:具备一定Python编程基础深度学习背景,从事电力系统、能源管理或时间序列预测相关研究的科研人员及工程技术人员,尤其适合研究生、高校教师及电力行业从业者。; 使用场景及目标:①应用于日前、日内及实时负荷预测场景,支持智慧电网调度与能源优化管理;②为研究复合型深度学习模型在非线性时间序列预测中的设计与实现提供参考;③可用于学术复现、课题研究或实际项目开发中提升预测性能。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码,深入理解VMD信号分解机制、CNN特征提取原理及LSTM时序建模过程,通过实验调试参数(如VMD的分解层数K、惩罚因子α等)优化模型性能,并可进一步拓展至风电、光伏等其他能源预测领域。
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