基于支持向量机的区间模糊数时间序列预测

研究了区间模糊数时间序列的预测方法.首先将区间模糊数序列转换为等量信息的精确数序列,然后对精确数序列建立支持向量机回归模型,通过还原公式,得到区间模糊数序列的拟合值和预测值.最后给出了数值实验,实验结果表明方法有效可行,且比ARMA回归模型以及灰色模型的预测精度更高.     

基于区间灰数序列的多变量灰色预测模型

针对传统的多变量灰色预测模型仅适用于实数序列的问题,对多变量在区间灰数序列的情形下进行建模.以核和灰度两个维度为基础,分别建立核序列和灰度序列的MGM(1,m)模型,通过核和灰度的模拟预测值还原计算得到多变量中各个变量对应的灰数序列的上界和下界,从而构建基于区间灰数序列的MGM(1,m)模型.最后,将提出的灰色多变量模型应用于雾霾的判别因素能见度和相对湿度,建立基于区间灰数序列的MGM(1,2)模型,对区间灰数序列的模拟预测取得了较好的效果,结果表明提出的基于核和灰度的灰色多变量预测模型具有可行性和实用性.     

基于灰模型的区间模糊数时间序列预测

研究了基于灰模型的二元区间和三角模糊数时间序列的预测方法.目前以GM(1,1)模型为代表的灰色预测模型只适用于精确数序列.改进了GM(1,1)模型的定义型方程中的参数形式,使方程能适用于几类常见区间模糊数序列.接着,基于区间模糊数的计算准则,分别具体给出了二元和三角模糊数GM(1,1)模型(BIFGM(1,1)和TFGM(1,1))的预测过程.模型对于区间模糊数的界点序列的发展系数进行了加权平均处理,以此保证了区间模糊数序列发展态势的整体性.最后进行了实例应用,验证了模型的有效性.     

基于区间灰数的离散Verhulst直接模型

灰色预测模型既有的研究成果,主要是围绕"实数"为建模对象的经典灰色预测模型,而对于以区间灰数为预测对象的探讨相对比较缺乏.针对传统Verhulst模型建模对象仅局限于实数序列这一缺陷,对Verhulst模型进行了拓展.对此,文章分析了传统Verhulst模型不足,提出了离散Verhulst直接模型;然后,构建了基于核和信息域的离散Verhulst直接模型,使区间灰数信息无偏的转换成实数信息,同时有效避免了原有的根据"灰度不减公理"按照取大准则确定预测值得灰度或信息域的计算性误差.最后,通过实例分析表明提出的新模型的有效性和实用性.     

基于三角模糊数序列的灰色预测模型

以GM(1,1)模型为代表的灰色预测模型是以精确数序列为基础,难以满足实际需要.为了使灰色模型适应于模糊数序列,具体给出了一种基于三角模糊数序列的建模方法,这种方法也可以实现对二元区间模糊数和梯形模糊数序列的建模.首先由三角模糊数序列得出三个含有等量信息的精确数序列:重心序列、隶属函数的覆盖面积序列和中界点序列,对这三个序列分别建模后,再导出原始三角模糊数序列的三个界点的预测模型.这种建模方法既保持了模糊数的整体性又提高了建模序列的光滑度,提高了预测精度.最后进行了多组随机三角模糊数序列的数据模拟,验证了模型的有效性.     

含时滞参数的灰色GM(1,1,τ)模型及其应用

针对GM(1,1)模型未能反映系统时滞效应的问题,根据实际应用的需要,利用灰色建模思想构建了含时滞参数7的灰色GM(1,1,Υ)模型,并研究了该模型的建模机理、建模过程,给出参数估计方法.并根据模型的基本形式,构建出以原始值和背景值的一阶累减生成序列的灰色相对关联度最大化为目标的灰色关联分析法来探索时滞参数Υ的确定方法,并获得模型的离散解.最后利用该模型对美国制造业库存总量进行了模拟预测,获得较高的精度,验证了模型的有效性.     

水资源管理中的多指标灰区间数关联决策模型

水资源管理决策是典型的非结构或半结构决策问题,将区间数的多属性决策应用于水资源管理决策领域,采用基于灰色系统理论的多指标灰区间数关联决策模型.通过引入灰区间数序列的范数完成多指标决策矩阵的规范化处理,构建综合灰色信息的理想区间方案,从方案优属度出发获得最优决策方案.最后,通过实例验证了该模型的有效性和实用性.     

基于标准区间灰数的发展带离散DDGM预测模型

由于区间灰数运算体系尚不完善,灰数间的代数运算将导致结果灰度增加,难以有效构建基于"区间灰数"的灰色发展带预测模型.对此,通过将区间灰数进行标准化处理,分解成基于实数形式的"白部"和"灰部"两个部分;然后分别对"白部"和"灰部"建立发展带预测模型,再推导并还原得到区间灰数的发展带预测模型;最后,将模型用于摆动幅度大且整体趋势增长的区间灰数在未来时刻的预测,预测效果验证了所提出模型的有效性.     

基于Riccati方程的灰色多变量时滞MDRGM(1,N,α)预测模型

针对Riccati方程中含有多变量时滞效应的灰色系统建模问题,提出一种多变量时滞MDRGM(1,N,α)预测模型及其求解方法,给出了参数估计计算过程及近似响应式.在此基础上,通过数据仿真及不同模型间的对比分析验证了模型的有效性、准确性.结果表明:新构建的预测模型在预测具“S”型特征的时间序列数据时具有一定的应用价值.     

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.     

考虑白化权函数的区间灰数预测模型研究

针对区间灰数预测模型较少考虑灰数取值可能性对预测结果的影响,构建了白化权函数已知的区间灰数预测模型。首先,将区间灰数进行标准化,分别取其"白部"和"灰部"得到白部序列和灰部序列。然后,根据白化权函数与x轴所围图形得到面积序列以及计算白化权函数已知的区间灰数的"核"得到核序列。最后,通过充分挖掘白化权函数已知的区间灰数序列中蕴含的信息,建立灰色预测模型,并应用算例分析验证模型的有效性和实用性。     

基于白化权函数的区间灰数预测模型

针对传统灰色预测模型无法进行白化权函数已知的区间灰数预测的缺陷,通过先将区间灰数进行标准化处理,分解成实数形式的"白部"和"灰部",然后分别对"白部"和"灰部"序列进行预测.再将已知的白化权函数映射为[0,1]区间上的函数,并用函数的面积和重心估计出预测值的白化权函数.模型不仅能解决典型白化权函数的类型,还能解决三角白化权函数的情况,且建模机理简单,计算简便.最后,将模型应用于黄河宁蒙河段巴彦高勒站的凌期日均流量的预测,验证了新模型的有效性及实用性.     

基于核和测度的区间灰数预测模型

区间灰数的确定与其核和测度有关,通过计算灰数的核和测度,将区间灰数转变成实数.分别对区间灰数核序列和测度序列建立预测模型,再推导还原得到区间灰数的预测模型.并将此模型应用于黄河内蒙段巴彦高勒站冰期日均流量预测,结果验证了所建模型的有效性和实用性.     

一种新的振荡型DGPM(1,N|sin)模型及其应用

针对传统多变量灰色模型未能有效预测振荡序列的问题,提出一种新的振荡型DGPM(1,N|sin)模型.首先,将非线性时间周期项和时变参数引入离散灰色预测模型;然后,建立非线性规划模型,利用遗传算法确定最优参数;最后,将该模型应用于中国消费价格指数的预测中,验证了本文模型的有效性和适用性.结果显示,振荡型DGPM(1,N|sin)模型有较高的预测精度,为振荡序列的预测提供了有效方法.     

基于相对核和精度的三参数区间灰数预测模型

针对建模对象是三参数区间灰数,提出了一种三参数区间灰数预测模型.首先,通过相对核、"重心"点和精度提取三参数区间灰数蕴含的灰信息,实现三参数区间灰数到实数的转化.然后,分别对相对核序列、"重心"点序列和"精度"序列建立DGM(1,1)模型,并反推三参数区间灰数3个参数模拟值的表达式,从而构建了基于相对核和精度的三参数区间灰数预测模型.最后,对某上市公司流动资产持有量进行模拟预测以验证所建模型的实用性和可靠性.     

主客观组合赋权的灰色决策模型及其在消费者决策中的运用

现实中许多抽象系统的数值并不能精确地得到,在多属性决策过程中,其属性值多以模糊数或者区间灰数的形式表示,属性权重也受到主观因素和客观因素的影响,针对此类问题,以属性值为区间灰数的多属性决策问题为出发点,采用主客观结合的赋权方式,提出了基于区间距离的灰色相对关联度分析方法,构建了灰色决策模型,并通过消费者决策实例进行了分析,模型是对传统灰色决策模型的拓展,具有更广泛的应用性和实用性.     

基于熵权法的区间数多指标决策方法及应用

以区间数的距离及规范化理论为基础探讨了属性值为区间数的多指标决策问题.分别构建了基于熵权法的区间数TOPSIS评价模型、基于熵权法的区间数灰色关联评价模型,基于熵权法的区间数TOPSIS—灰色关联组合评价模型.通过实例分析表明了,三种模型的算法的有效性及评价结果的合理性.进一步比较三种评价结果,说明了基于区间数的TOPSIS—灰色关联组合评价模型对方案的排序更具稳定性和实用性.     

基于灰色GM(1.1)模型的预测研究——邯郸市城镇化水平预测

灰色GM(1.1)模型适合少量数据的系统预测.当随时间序列的数据只有少量几个,无法采用统计和其他的预测方法时,它作为一种少数据的系统预测十分有效.将1999-2003年5年中的邯郸的城镇化水平作为灰色预测的原始数据,建立邯郸市城镇化水平灰色预测模型,并采用残差估计进行模型检验.成功地建立了邯郸市城镇化水平灰色预测模型.     

基于优化的灰色-权马尔科夫模型的径流量预测

采用滑动平均法处理1990-2013年沣河秦渡镇水文站径流量数据序列,建立灰色模型GM(1,1)和权马尔科夫链(WMCP)模型组合预测模型,并利用模糊集理论的级别特征值解决了预测结果为区间状态的问题,将模型进行了优化.结果表明,相较于传统的灰色-马尔科夫模型,在结合了WMCP之后的优化模型预测结果与实测资料比较吻合,模型预报精度有所提高.     

中国主要石油进口来源国国家风险预测模型与应用

从当前备受国际关注的国家风险问题出发,试图找到稳定有效的方法对中国的6个主要的石油进口来源国的国家风险进行预测.研究利用了ICRG国家风险综合得分的数据,在运用灰色预测模型和灰色马尔可夫模型的基础上,加入了小波原理对序列残差进行降噪处理,提出了小波灰色马尔可夫模型用于对国家风险得分的预测.经过多个序列不同模型的试验比较,证实小波灰色马尔可夫模型在对石油资源国的国家风险得分拟合与预测中均有较好的效果.