基于多层次灰色评价方法的新能源电动汽车充电设施选址的研究

为了保护生态环境,使用新能源电动汽车的人越来越多,配套的充电设施建设迫在眉睫。针对新能源电动汽车充电设施选址问题,本文通过建立新能源电动汽车充电设施选址评价指标体系,采用多层次灰色评价方法和符号计算软件Mathematical确定各层评价指标的权重,构建了新能源电动汽车充电设施选址问题的多层次灰色评价模型,并用实际算例进行了评价研究,该模型有效的解决了新能源电动汽车充电设施的选址问题。 更多还原     

基于灰熵绝对关联分析的电子信息企业财务竞争力综合评价

财务竞争力是电子信息企业核心竞争力的重要组成部分。建立了电子信息企业财务竞争力评价指标体系,将灰色理论思想和熵值法相结合,并借助Mathematical和MatLab等符号计算软件计算各评价指标的权重,建立了基于灰熵绝对关联分析的电子信息企业财务竞争力综合评价模型,有效的实现了对电子信息企业财务竞争力的综合评价。更多还原     

试卷质量评估与分析系统的构建与实现

根据教学测量学原理和统计分析方法, 构建试卷质量评价与分析的指标体系. 用灰色关联评价对试卷质量进行综合评价, 并在EXCEL VBA中构建了试卷质量分析系统, 实现试卷质量的分析与评价. 以期帮助改进教学方法, 提高教学质量, 提高教学效果, 以及提供试卷质量状况的有效信息服务.     

基于GIS与灰色关联分析的水位方案综合评价模型

通过分析传统方法在方案形成与指标获取方面的不足,综合应用GIS与灰色关联分析,构建了顾及方案形成与指标获取的正常蓄水位优选综合评价模型,并提出了基于GIS的方案指标获取方法.针对现有灰色关联模型对不同评价尺度指标分开处理的局限,改进了灰色关联度分析模型,并引入了相对理想度的概念.通过逆向指标正向化,将正常蓄水位方案矩阵转换为理想度矩阵,使不同量纲的指标数据经归一化后具有相同的评价尺度,从而为关联度计算提供可靠的数据.最后,通过实例证明了GIS方法的可操作性和综合评价模型的正确性.     

基于改进区间数证据理论的高校科研团队绩效评价

科研团队是关系到高校创新能力和发展的重要组成部分,针对实际绩效评价中存在的高度不确定性问题,本文提出了一种基于改进区间数证据理论的高校科研团队绩效评价方法。首先,构建高校科研团队绩效评价指标体系并确定指标权重。其次,形成基于区间数的初始可信判断矩阵,并利用核密度估计得到综合证据可信度矩阵。然后,采用D-S合成规则得到基本概率赋值并据此作出判断决策。最后,通过对安徽H高校的一支科研团队的实证分析,有效验证了该方法的合理性,为今后的高校绩效评价工作提供了新的参考。     

基于PSR模型框架下的南昌市土地生态安全综合评价

利用PSR(压力-状态-响应)模型,构建南昌市土地资源安全评价指标体系,并有效结合灰色关联分析法和熵权法,对南昌市2001年到2011年的土地生态安全状况进行综合评价并分级。评价结果表明:南昌市土地资源生态安全状况在2003年之前尚达到Ⅳ类的"较安全状态",而从2004年起连续7年处于Ⅲ类的"临界安全"水平,直到2011年才恢复到Ⅳ类"较安全状态";且人口密度、产业结构、耕地数量、建设用地面积及化肥施用量是威胁南昌市土地生态安全的主要因素。     

鄱阳湖地区城市金融生态环境评价分析

通过构建鄱阳湖地区城市金融生态环境评价指标体系,运用熵权法和灰色综合评价法对2007年、2008年和2009年鄱阳湖地区6个地级市(南昌、景德镇、九江、新余、鹰潭、抚州)的金融生态环境现状进行了综合评价。结果表明:鄱阳湖地区城市金融生态环境发展的非均衡性比较严重,南昌和新余2个重点城市金融生态环境表现较好,其余城市的金融生态环境发展水平普遍不高。     

基于灰色RBF组合模型的宁波港集装箱海铁联运量预测

集装箱海铁联运量预测是海铁联运网络规划设计的重要组成部分,影响港口及其集疏运体系进一步发展,因此,对集装箱海铁联运量做出科学合理的预测显得十分重要.以2009~2015年宁波港集装箱海铁联运量为原始数据,运用灰色RBF神经网络组合模型预测其未来2年集装箱海铁联运量增长趋势.预测结果表明,灰色RBF神经网络组合模型预测精度高于GM(1,1)模型、RBF神经网络模型、灰色BP神经网络组合模型.可见,该组合模型可有效应用于集装箱海铁联运量的预测领域.     

基于振荡序列的灰色GM(1,1|sin)幂模型及其应用

针对现实中普遍存在的振荡序列预测问题,传统灰色模型的预测效果并不理想。为此,在现有灰色GM(1,1|sin)模型基础上,提出了GM(1,1|sin)幂模型,给出了最小二乘准则下的参数计算公式;构建了以平均模拟相对误差最小化为目标的非线性优化模型,利用粒子群优化算法求得最优参数。最后,将新模型应用于城市交通流和高新技术产品出口额模拟预测,并将预测结果与传统GM(1,1)模型、GM(1,1)幂模型和GM(1,1|sin)模型进行了比较,结果表明,新模型具有更高的模拟精度,更适合对振荡序列的预测分析。     

基于振荡序列的灰色GM(1,1|sin)幂模型及其应用

针对现实中普遍存在的振荡序列预测问题,传统灰色模型的预测效果并不理想。为此,在现有灰色GM(1,1|sin)模型基础上,提出了GM(1,1|sin)幂模型,给出了最小二乘准则下的参数计算公式;构建了以平均模拟相对误差最小化为目标的非线性优化模型,利用粒子群优化算法求得最优参数。最后,将新模型应用于城市交通流和高新技术产品出口额模拟预测,并将预测结果与传统GM(1,1)模型、GM(1,1)幂模型和GM(1,1|sin)模型进行了比较,结果表明,新模型具有更高的模拟精度,更适合对振荡序列的预测分析。     

基于遗传算法的灰色GM(1,1)模型

在分析GM(1，1)模型的建模机理的基础上，指出了传统建模方法存在的不足，同时给出了基于遗传算法的GM(1，1)优化模型，优化模型提高了灰色预测的精度。     

基于多模型的港口物流与区域经济协同发展研究—–以重庆市为例

为更好地研究港口物流与区域经济协同发展的相互关系,构建港口物流与区域经济指标体系,选取2007~2016年重庆市港口物流与区域经济指标的相关数据,运用灰色关联度模型(GRA),实证分析了重庆市港口物流与区域经济之间的内在关系.结果表明,两者之间存在较高的关联性.为进一步分析二者协调性,采用极值变换法、熵值赋权法、综合发展水平评价模型、耦合度模型、耦合协调度模型进行评价,结果显示二者协同发展水平较高,表明了评价指标体系和模型选取的有效性.最后根据分析结果提出相关发展建议,以期为重庆市港口物流与区域经济发展提供决策依据.     

中学体育教师的教学能力结构及其模糊综合评价

本文根据信息论、系统论的观点,运用教育学、心理学和管理学的知识,采用调查法,专家法等方法对体育教师的教学能力结构进行了研究,确定了由四个部分二十二个指标 构成的体育教师教学能力结构。在此基础上,采用“改进的对偶比较法”确定各个指 标的权重,再运用模糊教学方法建立了中学体育教师教学能力的二级模糊综合评价模型.并 用该模型对43 名实习生进行实际考察,还将该模型编制成 B ISI C 程序     

我国棉花生产风险预警研究

棉花生产预警对平衡棉花供给,稳定棉花价格及保证政策的连续性都具有重要意义,但现有的预警系统在指标选取及精确定量预警方面还需要进一步完善.研究采用系统科学方法,考虑供给、需求、经济环境、价格和生产五方面因素,选取15个指标构建我国棉花生产预警的指标体系,并利用灰色关联度分析对指标体系进行关联度评价,最后采用ARMA模型和AMRA-BP组合网络构建棉花生产预警模型并进行模拟.结果显示,模型无论从指标选取及预警精度方面比现有的棉花生产预警研究有较大提高,其中选取的两种模型都达到较好的预测效果,且组合模型的精度远高于单一模型,更适用于棉花生产预警问题.     

基于熵和灰色关联的耕地系统研究

运用文献资料法、改进的熵值法以及灰色关联分析法确定了影响系统总熵变的各因素及其权重,建立了熵流模型．研究结果表明：实现耕地系统集约利用的关键在于较好地控制系统内熵的增长速度,因地制宜地从外界环境中获取负熵流．认为基于耗散结构的熵流模型是研究耕地系统的有效方法之一,通过熵值法和灰色关联法确定不同地区各指标的权重,可以为耕地系统集约节约提供有效方法．     

灰色模型在江西省国内生产总值(GDP)中的应用与分析

运用灰色系统理论，建立了江西省国内生产总值（GDP）及各产业的预测模型，并对模型进行了关联检验；利用灰色关联分析，分析了江西省各产业对GDP的影响。     

灰色系统理论和马尔柯夫链相结合的网络流量预测方法

网络流量预测是网络测量领域一项重要的内容．通过流量测量与预测,可以了解到网络之间的流量情况及其趋势,从而更好地进行网络改建和负载均衡的设计．针对各时刻网络流量时间序列的非线性和多时间尺度特性,提出了将灰色系统理论和马尔可夫链相结合的流量预测方法——灰色马尔可夫模型．该方法综合了GM预测所需原始数据少、方法简单,而马尔可夫链又具有非线性拟合能力的特点,并应用此模型对实际网络流量进行预测,结果表明了该方法是有效可行的．     

打桩施工振动传播的预测方法

打桩施工振动，由于传播过程中的未知因素较多，因此很难深入研究.本文利用灰色模型进行预测计算，预测值与实测值基本吻合，这对于环境振动噪声的管理具有重要意义.     

应用灰色系统理论对大气NO2浓度影响因素的分析及预测

利用灰色系统理论的灰色关联度分析法，对影响佛山市禅城区大气NO2的影响因子进行定量分析，结果表明。影响佛山市禅城区大气NO2的第一位因素是机动车密度，其次是机动车的数量；同时建立厂大气NO2浓度的灰色CM（1，1）预测模型，短期预测精度很高，未来五年禅城区大气NO2浓度呈平稳下降趋势。为今后佛山市禅城区制定大气环境规划、防治大气污染提供了科学依据。     

基于灰色预测模型的参数寻优方法及能源预测应用

能源电力是中国实现双碳目标的关键领域，精确预测未来能源供需及碳排放量，有利于制定低碳转型的可行路径。灰色预测模型GM(1,1)是在能源预测领域应用最为广泛的一种动态预测模型，但其对原始数据要求较高，且GM(1,1)发展系数α较大时，模型可能失效，另一方面，GM(1,1)的另一关键参数灰作用量u直接决定模型预测精度，如果能够找到更优的u值代入模型进行预测，则模型的精度将会显著提高，考虑到这些问题，本文将一种在实际优化问题中表现优良的新颖群体智能算法帝王蝶优化算法(Monarch Butterfly Optimization, MBO)引入到灰色预测模型关键参数α和u的寻优过程，提出了一种全新的灰色-帝王蝶优化预测模型，实现对天津能源供需及碳排放的准确预测，并依据预测结果制定天津2030年碳达峰的低碳转型路径，通过与已有经典文献方法与预测数据的对比，证实了本文所提出的灰色-帝王蝶优化预测模型的有效性和优越性。