CPI数据预测计算的ANFIS模型结构探讨

依据CPI经济序列数据确定性混沌原理,探讨自适应神经模糊推理系统模型构造,并给出此类混沌数据列预测的ANFIS系统结构形式,进行CPI经济序列数据预测.并用实例拟合、预测数据证明:ANFIS模型是一种精度较高的混沌数据序列预报系统.为CPI数据预测提供了一种计算方法.     

基于输入-输出数据的概率分布和数字特征

利用模糊推理建立了一种基于输入-输出数据构造联合概率密度函数的方法.首先,将一组单输入-单输出数据转换成模糊推理规则,通过选择适当的模糊蕴涵算子生成模糊关系,再利用这种模糊关系求出二维随机变量的联合概率密度函数.当将模糊蕴涵分别取为Larsen蕴涵和Mamdani蕴涵时,分别得到了两种具体的概率密度函数(称之为Lars...     

基于人口因素的黑龙江省农村养老金需求总量预测

随着老年人口数量和比例的不断增长,农村养老难问题日益突出.资金是养老问题的核心.通过对养老资金的预测,可以为政策的制定提供数据参考与决策依据.以黑龙江省为例,在对现行农村养老金制度进行分析的基础上,从人口因素角度对农村养老金需求总量进行预测.建立人口增量模型,依据人口统计数据,引入年龄、性别影响参数,得出人口预测结果.进行养老金需求总量预测,分析并确定了人均养老金标准,进而通过人口预测数据求得养老金需求总量数据.     

基于多元Hamacher-ANFIS的股票价格预测

应用减法-模糊聚类算法、多元Hamacher算子以及自适应神经模糊推理系统(ANFIS)提出了一种中国股票市场价格建模及预测的多元Hamacher-ANFIS模型.首先多元Hamacher算子与ANFIS相结合,对ANFIS种各规则的隶属度测度机制和规则参数更新机制进行了修正,建立基于减法-模糊聚类的多元HamacherANIFS模型;再从沪深两市各选取了总市值最大的5支股票,计算出它们在同一时间段的历史波动率,并以此为依据得到模型对该股票预测性能的权重;最后运用减法-模糊聚类算法初始化模型参数,对每个数据组进行5重交叉检验,并根据之前得到的权重计算出模型关于检验集的综合R2值.实验结果证明,与现有方法相比,该模型增强了对复杂目标函数的学习能力,提高了对股票价格的预测精度.     

机电产品可靠性寿命试验数据的灰色预测方法

采用灰色系统预测理论对产品可靠性寿命试验数据进行预测,提出了建立产品可靠性寿命试验数据的灰色预测NGM(1,1)模型的方法,并通过采用试验数据序列与预测数据序列总体分布函数相等性检验方法确认灰色预测NGM(1,1)模型用于产品可靠性寿命试验数据预测是可行的.算例结果表明,采用灰色预测方法预测产品可靠性寿命试验数据并进行相关的分布函数参数估计有较高的精度,可达到缩短试验时间和节约试验费用目的.     

一个胎儿体重预测的数学模型

利用B型超声对520例胎儿的股骨长度、腹围的测量数据,建立多元非线性回归模型,并用此模型对982例胎儿进行实例验证、分析,得到精确度极高的预测结果,为临床应用提供了新的胎儿体重预测方法.     

基于POT方法的极值理论在基金净值预测中的应用

为对基金净值数据进行建模,根据基金净值样本数据的尾部特点,建立极大,极小值分布的GPD模型,运用POT方法确定临界值,进而对参数进行估计,并对模型进行检验.最后,运用建立的模型对一些极值点进行预测.所得结果很好地描述了数据特点,对极值点的预测符合实际.     

共享单车经济的量化分析——以宁波为例北大核心

以宁波为例,对共享单车经济进行量化分析.首先,通过网络爬虫抓取宁波市共享单车位置数据,并对数据进行预处理.之后,建立了空间分布特征和品牌分布特征模型,描述共享单车的地区分布情况.并且,我们建立了供需现状,市场竞争状况,发展趋势三个指标,综合分析共享单车品牌的发展状态.此外,考虑到ofo与mobike占有绝大部分市场,引入了改进吉诺模型,预测ofo,mobike两家共享单车公司的动态博弈过程.最终,以获得的宁波市数据为例,给出模型的算例分析.研究成果可为共享经济的分析提供理论借鉴.     

共享单车经济的量化分析——以宁波为例

以宁波为例,对共享单车经济进行量化分析.首先,通过网络爬虫抓取宁波市共享单车位置数据,并对数据进行预处理.之后,建立了空间分布特征和品牌分布特征模型,描述共享单车的地区分布情况.并且,我们建立了供需现状,市场竞争状况,发展趋势三个指标,综合分析共享单车品牌的发展状态.此外,考虑到ofo与mobike占有绝大部分市场,引入了改进吉诺模型,预测ofo,mobike两家共享单车公司的动态博弈过程.最终,以获得的宁波市数据为例,给出模型的算例分析.研究成果可为共享经济的分析提供理论借鉴.     

城市火灾次数与气象因素的Adaptive-Lasso分析

为研究城市火灾次数与气象因素的关系,以天津市的火灾数据为例,建立月度火灾次数与温度、风速、降雨量、日照、湿度等相关的各月气象因素及上月火灾起数间的线性回归模型.通过Adaptive-Lasso方法对上述变量进行选择并估计其参数,并对所得模型进行了分析比较,同时预测分析了2008年上半年火灾发生数.研究表明,通过Adaptive-Lasso方法建立的线性回归模型能够更好地预测火灾次数.     

Reasoning under uncertainty with FIR methodology

The aim of this research is to develop a new methodology called UNFIR (uncertainty in FIR) as an extension of the fuzzy inductive reasoning (FIR) technique. The main idea behind UNFIR is to expand the modeling capacity of the FIR methodology allowing it to work with classical fuzzy rules. On the one hand, UNFIR is able to automatically construct fuzzy rules starting from a set of pattern rules obtained by FIR. On the other hand, UNFIR affords the prediction of systems behavior by using a mixed pattern/fuzzy inference system that takes advantage of the uncertainty inherent to the data. The pattern rule base that the FIR methodology generates can be very large, obstructing the prediction process and reducing its efficiency. The new methodology preserves as much as possible the knowledge of the pattern rules in a compact fuzzy rule base. In this process some precision is lost but the robustness is considerably increased.The performance of UNFIR methodology as a systems’ prediction tool is also studied in this work. Three different applications are used for this purpose, i.e., a linear system, a non-linear system and an industrial process.     

基于输入-输出数据的重心法模糊系统及其泛逼近性

研究基于输入-输出数据的重心法模糊系统及其泛逼近性.首先,将一组单输入-单榆出数据转换成模糊推理规则,通过选择适当的模糊蕴涵算子生成模糊关系,再利用这种模糊关系求出二雄随机变量的联合概率密度函数.当将模糊蕴涵分别取为Larsen蕴涵和Mamdani蕴涵时,分别得到了两种具体的概率密度函数(称之为Larsen分布和Mamdani分布).其次,利用这两种概率分布.分别求出了对应的两种回归函数,指出这种回归函数实际上是模糊控制中的重心法模糊系统.我们分别给出了这种模糊系统具有泛逼近性的充分条件.从而进一步揭示了模糊系统的概率论意义.     

基于自组织映射和模糊隶属度的财务危机预警研究

良好的财务危机预警模型能够有效监控企业运营情况,避免企业倒闭或被重组的悲剧发生。本文结合自组织映射模型和模糊C均值的模糊隶属度,构造模糊自组织映射模型,并应用到财务危机预警中。该模型将模糊隶属度带入到学习率函数中,在计算过程中自动更新获胜节点邻域范围,并在迭代过程中采用批学习算法,提高预测精度、稳定输出结果。对沪深两市上市公司的财务指标进行实证研究,通过与传统预警模型对比,得出模糊自组织映射模型在财务危机预警方面具有更优越的预测性能。     

Optimization Method for the Selection of the Appropriate Fuzzy Implication

In this paper, we introduce a method allowing us to choose the most suitable fuzzy implication in an inference system application. We introduce also a similarity measure, which we call degree of sameness of two fuzzy implications in an inference system application.     

一类用于复杂系统Fuzzy控制的因果关系归纳推理机制

本文以复杂系统的Ｆｕｚｚｙ控制为背景，在Ｆｕｚｚｙ语言场与Ｆｕｚｚｙ语言值结构的描述架下，构造了一类在大范围内适用的因果关系归纳推理机制，并找到了它在Ｆｕｚｚｙ控制中的应用。     

基于随机模糊参数预测烧结法氧化铝生产中碱液成分

针对来自许多实际过程中数据变化的多态不确定性,提出一类新的预测方法。为了反映数据的多态不确定性,设计了一种分段推断算法来对样本数据的分布函数进行推断,在假设总体服从一类模糊随机变量的条件下,由该方法得到总体的分布函数的解析式。基于这种预测方法,对烧结法氧化铝生产过程中碱液成分进行了预测。预测结果表明新方法具有广泛的应用价值。     

Solving the multiobjective possibilistic linear programming problem

In conventional multiobjective decision making problems, the estimation of the parameters of the model is often a problematic task. Normally they are either given by the decision maker (DM), who has imprecise information and/or expresses his considerations subjectively, or by statistical inference from past data and their stability is doubtful. Therefore, it is reasonable to construct a model reflecting imprecise data or ambiguity in terms of fuzzy sets for which a lot of fuzzy approaches to multiobjective programming have been developed. In this paper we propose a method to solve a multiobjective linear programming problem involving fuzzy parameters (FP-MOLP), whose possibility distributions are given by fuzzy numbers, estimated from the information provided by the DM. As the parameters, intervening in the model, are fuzzy the solutions will be also fuzzy. We propose a new Pareto Optimal Solution concept for fuzzy multiobjective programming problems. It is based on the extension principle and the joint possibility distribution of the fuzzy parameters of the problem. The method relies on α-cuts of the fuzzy solution to generate its possibility distributions. These ideas are illustrated with a numerical example.     

Intuitionistic Fuzzy Logic Control for Heater Fans

The concept of intuitionistic fuzzy systems, including intuitionistic fuzzy sets and intuitionistic fuzzy logic, was introduced by Atanassov as a generalization of fuzzy systems. Intuitionistic fuzzy systems provide a mechanism for communication between computing systems and humans. In this paper, we describe the development of an intuitionistic fuzzy logic controller for heater fans, developed on the basis of intuitionistic fuzzy systems. Intuitionistic fuzzy inference systems and defuzzification techniques are used to obtain crisp output (i.e., speed of the heater fan) from an intuitionistic fuzzy input (i.e., ambient temperature). The speed of the heater fan is calculated using intuitionistic fuzzy rules applied in an inference engine using defuzzification methods.     

小波分析与模糊系统分析的联系

讨论小波基函数与模糊集隶属函数之间的联系 ,证明模糊系统研究与应用中的隶属函数都可以由称之为简单小波的母函数表出 ,反之每一简单小波也可以由某一隶属函数表出 ,从而验证简单小波类与某一隶属函数类的一一对应关系。该结果进一步揭示模糊推理和模糊控制的实质 ,为在模糊系统辨识、模糊控制和模糊数据分析等诸多领域充分利用近代小波分析的成果提供新思路