基于等间距化的非等间距灰色GM(1,1)模型及优化

针对现有非等间距GM(1,1)模型存在的不足,借鉴分段线性插值将非等间距序列等间距化的思想,以非等间距的方法建立了一种新的非等间距GM(1,1)模型,模型不需计算插值数据,可直接利用原始数据建模.然后通过赋予原始数据下标序列变换系数,利用平均模拟相对误差最小的原则确定各参数,建立优化后的非等间距GM(1,1)模型.最后通过算例测试和应用实例表明提出模型的有效性和可行性.     

非等间距序列建模过程中存在的问题及改进

在研究非等间距序列的基础上 ,本文将非等间距累加运用于非等间距序列的建模过程中 ,使原有模型得到改进 .实例表明 ,改进后模型的精度有了很大提高     

新息累积非等间距GM(1,1)模型研究

为提高非等间距GM(1,1)模型的模拟效果和预测精度,在传统的累积非等间距GM(1,1)模型中结合了新息思想,对新息累积非等间距GM(1,1)模型的初始条件进行改进,并对参数的有效区间进行了讨论.仿真实例表明了改进后模型的有效性和高效性.     

非等间距NGM(1,1,k)模型及其应用

针对近似非齐次指数律的非等间距序列预测问题,提出了一种非等间距NGM(1,1,k)模型.为进一步提高模型的预测精度,利用线性插值方法对模型的背景值进行重构,以平均相对误差最小化为目标,建立了关于插值系数的优化模型,并运用穷举算法确定模型的最优插值系数.最后通过两个实例表明了非等间距NGM(1,1,k)模型及其优化模型的有效性和实用性.     

非等间距GM(1,1)模型的改进与应用

将累积法引入非等间距GM(1,1)模型,得到累积法非等间距GM(1,1)模型.为了减少模型的滞后误差,引入一种可优化的背景值构造方法,将其代入累积法非等间距GM(1,1)模型的离散化方程,推导出可作为预测值计算公式的递推式,用来取代传统的白化响应式.结果分析表明累积法在非等间距模型中的应用效果良好,模型的拟合与预测精度都很高.     

分数阶反向累加非等间距GM(1,1)模型及应用

针对非等间距递减序列的预测问题,首先构建了一阶反向累加非等间距GM(1,1)模型(简称为非等间距GOM(1,1)模型),并给出了模型参数的最小二乘解和可用于预测的离散时间响应式.为进一步提高模拟预测精度,利用分数阶累加思想,提出了分数阶非等间距GOM(1,1)模型.以平均模拟相对误差最小化为目标,建立非线性规划模型可求解得到最优阶数.最后,以数值模拟和钛合金疲劳强度随温度变化预测为例,证实了该文提出模型的有效性和实用性.     

同时优化背景值和灰导数的新非等间距GM(1,1)模型

结合GM(1,1)的建模过程,提出了以原始序列的一次累加生成序列为背景值的非等间距序列GM(1,1)模型的最原始形式;并基于灰模型的非齐次指数特性和求导的定义,从灰导数在离散点的生成出发,同时优化最原始的非等间距灰微分方程的灰导数和背景值,并建立新非等间距灰模型;新模型不仅提高了灰模型的拟合精度和预测精度,且拓宽了GM(1,1)的适用范围.     

变参数非等间距GM(1,1)模型及应用

在对非等间距序列建模时,考虑到序列本身的特点,结合GM(1,1)模型的建模过程,提出了一种对非等间距序列建立变参数GM(1,1)模型的方法,并将其应用于具体实例进行分析,计算结果表明本文提出的方法具有较高的精度,从而为解决非等间距序列的拟合及预测问题提供了一种比较好的思路.     

两步估计法在非等间距GM(1,1)预测模型参数估计中的应用

为提高灰色模型的预测精度,在传统建模基础上,通过分析模型解的结构,提出了一种新的方法一两步估计法.即第1步利用差分思想,给出参数的初始估计值;第2步采用非齐次指数函数优化背景值,结合积分理论,对初始估计进行修正.实例表明,方法不仅适用于非等间距模型,同样也适合等间距模型,并且模型精度理想.     

非等间距序列的灰色模型

在对原始数据序列的一次累加生成时 ,考虑序列的间距 ,提出了对非等间距序列建立 GM( 1,1)模型的基本理论和方法 .通过对算例进行的计算 ,表明本文提出的方法概念明确、计算方便、有较高的拟合和预测精度 .对解决各个领域中广泛存在的非等间距序列的建模拟合和预测问题提供了一种比较好的方法     

改进不等时距灰色GM(1,1)模型及其应用

针对传统不等时距灰色模型(UGM(1,1))的缺陷,分别从背景值优化和模型优化,结合新陈代谢思想,提出了2种改进不等时距灰色模型:新陈代谢不等时距加权灰色模型(MUGM(1,1,w))和改进新陈代谢不等时距灰色模型(AMUGM(1,1)).经算例仿真检验,结果表明:2种改进模型在预测精度和实用性上都优于传统UGM(1,1)模型,其中AMUGM(1,1)模型更是克服了灰色模型不含线性因素的局限,拓宽了灰色模型的适用范围,具有很好的应用价值.     

改进的加权不等时距灰色IMUGM(1,m,ω)模型及其应用

针对传统的灰色预测模型的缺陷,提出了改进的多因素不等时距加权灰色预测模型.首先,以引入加权因子ω的方式建立多因素不等时距加权灰色模型,再通过初始值改进、残差修正以及新陈代谢思想相结合的方式对模型进行改进;然后结合实际消耗数据,依据欧氏距离、隶属度权值等模型,实现备件消耗预测,实例仿真及分析验证了方法的有效性.     

基于残差修正的非等时距GM(1,1)模型及其应用

针对很多预测案例中历史数据序列非等时距的特点,构建了非等时距的GM(1,1)预测模型,将序列的时间间隔作为乘子嵌入模型中,同时通过动态采用最新分量作为初始值、动态优化背景值和累积残差修正等方法,解决了非等时距预测模型长期预测精度不易控制的难题.将该模型应用于某发动机油液监测数据预测中,预测效果较好.     

基于非等时距加权灰色模型与神经网络的组合预测算法

非等时距预测算法在不等时间间隔序列的趋势分析与预测方面具有重要作用．在传统灰色预测理论的基础上,提出一种基于非等时距加权灰色模型和神经网络的组合预测算法．通过构建非等时距加权灰色预测模型,将原始数据序列的平均值作为累加序列初值,将连续累积函数的积分面积作为背景值,对累加序列进行加权处理,以真实反映时间序列发展对预测结果的影响．在此基础上,引入BP神经网络对灰色预测的残差序列进行修正,进一步提高了预测精度．经算例验证,该算法预测精度达到1级,且高于类似算法．     

改进灰导数和时间响应函数的新灰色预测模型

以白化方程为基础,利用梯形公式白化灰导数,同时根据最小二乘法求出时间响应函数中的常数c,得到一种改进的灰色预测模型.应用实例说明改进模型具有较高的预测和拟合精度.     

基于集值统计原理的多指标灰靶决策方法研究

针对区间数多指标群决策问题,提出一种基于集值统计模型的改进灰靶决策方法。首先利用集值统计模型对多专家的区间评价进行估计,得到符合可信度要求的决策指标样本矩阵。然后利用基于加权广义马氏距离的灰靶决策方法对决策方案进行排序,给出决策样本为区间数群决策矩阵形式的灰靶决策模型。最后通过一个具体的算例给出决策方法的过程,避免了马氏距离不存在的情况,克服了决策指标间的相关性、重要性差异和不同量纲对决策过程和决策结果的影响,方法的可行性与有效性得到验证。     

不等时距灰色组合预测模型的研究

在不等时距序列灰色预测的基础上,建立了最优组合预测模型和BP神经网络组合预测模型.通过实例对比分析,表明这两种灰色组合预测模型都较各单项模型具有更高的预测精度和较高的理论实践价值.     

基于区间灰关联度的飞机战术意图识别方法

针对敌机在某一时刻其状态属性特征具有迷惑性的特点将某时间段敌机的特征指标变化序列用区间数表示,然后将敌机各类战术意图基准特征值也用区间数表示,将两类区间数都进行规范化处理,求得目标特征区间值与各类意图基准特征区间值的距离矩阵,用AHP方法确定特征指标权重,然后提出了一个新的灰关联模型并对其满足灰关联四公理进行了证明,用提出的灰关联度模型对目标战术意图进行识别.仿真结果证明区间灰关联度方法用于飞机战术意图识别的有效性,同时可以发现其在实时性方面的优势.     

不完备信息下的灰色粗糙集成决策模型侯亚林

In this paper, for multiple attribute decision-making problem in which attribute values are interval grey numbers and some of them are null values, a decision model based on grey rough sets integration with incomplete information is proposed. We put forward incidence degree coefficient formula for grey interval, by information entropy theory and analysis technique, the method and principle is presented to fill up null values. We also establish the method of grey interval incidence cluster. Because grey system theory and Rough set theory are complementary each other, decision table with preference information is obtained by the result of grey incidence cluster. An algorithm for inducing decision rules based on rough set theory and the dominance relationship is presented. In some extent, this algorithm can deal with decision-making problem in which the attribute values are interval grey numbers and some of them are null values. Contrasted with classical model of cluster decision-making, the algorithm has an advantage of flexibility and compatibility to new information.     

基于灰区间数决策的城市土地集约利用评价

城市土地集约利用评判是典型的区间数多属性决策问题,将基于灰色系统理论的多指标灰区间数关联决策模型应用于城市土地利用状况评价领域,通过引入灰区间数序列的范数完成多指标区间数决策矩阵的规范化处理,建立了多指标区间数整体逼近决策方法,使城市土地集约利用评判方法更加客观.最后通过扬州市城市土地利用状况为实例验证模型的有效性和实用性,为城市土地集约利用评价提供了一种新方法.